Homework 2
Urbani Ludovico, Mohamed Fadhla Mutua, Florin Razvan Burlacu
2024-02-01
Impostazioni progetto
library(ggplot2)
plot_theme = theme_minimal() +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5),
axis.line = element_line(color = "darkgrey", size = 0.4),
axis.ticks = element_line(color = "black"))
theme_set(plot_theme)House Price - Univariata Quantitativa
Lettura dati
HP <- read.csv2(
"./house_price.csv",
sep = ",",
stringsAsFactors = T,
row.names=1)Scelta delle colonne
column_selection <- function(data){
HP_numeric_bool = sapply(data, is.numeric)
HP_numeric_fcolnames = names(data[HP_numeric_bool])
# Rimozione delle colonne
HP_numeric_fcolnames = HP_numeric_fcolnames[c(-1,-4,-5)]
print("Colonne scelte: ")
print(HP_numeric_fcolnames)
return(HP_numeric_fcolnames)
}
HP_numeric_colnames = column_selection(HP)## [1] "Colonne scelte: "
## [1] "LotFrontage" "LotArea" "YearBuilt" "YearRemodAdd"
## [5] "MasVnrArea" "BsmtFinSF1" "BsmtFinSF2" "BsmtUnfSF"
## [9] "TotalBsmtSF" "X1stFlrSF" "X2ndFlrSF" "LowQualFinSF"
## [13] "GrLivArea" "BsmtFullBath" "BsmtHalfBath" "FullBath"
## [17] "HalfBath" "BedroomAbvGr" "KitchenAbvGr" "TotRmsAbvGrd"
## [21] "Fireplaces" "GarageYrBlt" "GarageCars" "GarageArea"
## [25] "WoodDeckSF" "OpenPorchSF" "EnclosedPorch" "X3SsnPorch"
## [29] "ScreenPorch" "PoolArea" "MiscVal" "MoSold"
## [33] "YrSold" "SalePrice"Analisi Primaria
Analisi_Primaria <- function(data){
print(paste("Numeri di osservazione: ",ncol(data)))
print(paste("Numeri di variabili: ",nrow(data)))
}
Analisi_Primaria(HP[ ,HP_numeric_colnames])## [1] "Numeri di osservazione: 34"
## [1] "Numeri di variabili: 1460"str(HP[,HP_numeric_colnames])## 'data.frame': 1460 obs. of 34 variables:
## $ LotFrontage : int 65 80 68 60 84 85 75 NA 51 50 ...
## $ LotArea : int 8450 9600 11250 9550 14260 14115 10084 10382 6120 7420 ...
## $ YearBuilt : int 2003 1976 2001 1915 2000 1993 2004 1973 1931 1939 ...
## $ YearRemodAdd : int 2003 1976 2002 1970 2000 1995 2005 1973 1950 1950 ...
## $ MasVnrArea : int 196 0 162 0 350 0 186 240 0 0 ...
## $ BsmtFinSF1 : int 706 978 486 216 655 732 1369 859 0 851 ...
## $ BsmtFinSF2 : int 0 0 0 0 0 0 0 32 0 0 ...
## $ BsmtUnfSF : int 150 284 434 540 490 64 317 216 952 140 ...
## $ TotalBsmtSF : int 856 1262 920 756 1145 796 1686 1107 952 991 ...
## $ X1stFlrSF : int 856 1262 920 961 1145 796 1694 1107 1022 1077 ...
## $ X2ndFlrSF : int 854 0 866 756 1053 566 0 983 752 0 ...
## $ LowQualFinSF : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ GrLivArea : int 1710 1262 1786 1717 2198 1362 1694 2090 1774 1077 ...
## $ BsmtFullBath : int 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 ...
## $ BsmtHalfBath : int 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ FullBath : int 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 ...
## $ HalfBath : int 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 ...
## $ BedroomAbvGr : int 3 3 3 3 4 1 3 3 2 2 ...
## $ KitchenAbvGr : int 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
## $ TotRmsAbvGrd : int 8 6 6 7 9 5 7 7 8 5 ...
## $ Fireplaces : int 0 1 1 1 1 0 1 2 2 2 ...
## $ GarageYrBlt : int 2003 1976 2001 1998 2000 1993 2004 1973 1931 1939 ...
## $ GarageCars : int 2 2 2 3 3 2 2 2 2 1 ...
## $ GarageArea : int 548 460 608 642 836 480 636 484 468 205 ...
## $ WoodDeckSF : int 0 298 0 0 192 40 255 235 90 0 ...
## $ OpenPorchSF : int 61 0 42 35 84 30 57 204 0 4 ...
## $ EnclosedPorch: int 0 0 0 272 0 0 0 228 205 0 ...
## $ X3SsnPorch : int 0 0 0 0 0 320 0 0 0 0 ...
## $ ScreenPorch : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ PoolArea : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ MiscVal : int 0 0 0 0 0 700 0 350 0 0 ...
## $ MoSold : int 2 5 9 2 12 10 8 11 4 1 ...
## $ YrSold : int 2008 2007 2008 2006 2008 2009 2007 2009 2008 2008 ...
## $ SalePrice : int 208500 181500 223500 140000 250000 143000 307000 200000 129900 118000 ...Analisi Univariata
univariate_analysis <- function(data, colname) {
result = list()
result[[colname]] = list(
# Summary statistics including min, 1st and 3rd quartile, mean, median, max
Summary = summary(data),
# Variance
Variance = round(var(data), 2),
# Standard Deviation
Standard_Deviation = round(sd(data), 2),
# Mode calculation
Moda = Mode(data)
)
return(result)
}
Mode <- function(data) {
uniq_vals = unique(data)
tab = tabulate(match(data, uniq_vals))
modes = uniq_vals[tab == max(tab)]
list(Mode = modes, Frequency = max(tab))
}Analisi non modificato
sum_info_h = lapply(HP_numeric_colnames, function(ele) {
colummn = na.omit(HP[, ele])
univariate_analysis(colummn, ele)
})Funzione di Visualizazione continuo
visualization_continuos <- function(data,sumary,colname){
par(mfrow = c(2,2))
print(sumary)
boxplot(data, horizontal = T, main = paste("Boxplot of ", colname))
hist(data, probability = T, col = 2, main = paste("Hist of ", colname))
curve(dnorm(x, mean = mean(data), sd = sd(data)),
add=T, col = 4)
print(density(data))
plot(density(data), main = paste("Desnity Distribution of ", colname))
qqnorm(data, col = 3, main = paste("QQnorm of ", colname))
qqline(data, col = 5, pch = 10)
}Funzione di visualizazione discreta
visualization_discrete <- function(data,sumary,colname){
par(mfrow = c(1,1))
print(sumary)
print("freq: ")
cat("\n")
print(table(data))
cat("\n")
print("percintile: ")
cat("\n")
print(prop.table(table(data))*100)
cat("\n")
barplot(table(data), col = 2, main = paste("Barplot of ", colname))
}Rimozione degli zero
rm_0 <- function(data){
imp_data = data
imp_data[imp_data == 0] = NA
imp_data = na.omit(imp_data)
return(imp_data)
}Rimozione degli outlier attraverso intervallo di confidenza
rm_oultiers <- function(data, CI){
mean_data = mean(data)
sd_data = sd(data)
confidence_level = CI
z_score = qnorm((1 + confidence_level) / 2)
lower_bound = mean_data - z_score * sd_data
upper_bound = mean_data + z_score * sd_data
data_in_ci = data[data >= lower_bound & data <= upper_bound]
return(data_in_ci)
}Analisi
LotFrontage
visualization_continuos(na.omit(HP[,"LotFrontage"]), sum_info_h[1],"LotFrontage")## [[1]]
## [[1]]$LotFrontage
## [[1]]$LotFrontage$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 21.00 59.00 69.00 70.05 80.00 313.00
##
## [[1]]$LotFrontage$Variance
## [1] 589.75
##
## [[1]]$LotFrontage$Standard_Deviation
## [1] 24.28
##
## [[1]]$LotFrontage$Moda
## [[1]]$LotFrontage$Moda$Mode
## [1] 60
##
## [[1]]$LotFrontage$Moda$Frequency
## [1] 143##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1201 obs.); Bandwidth 'bw' = 3.415
##
## x y
## Min. : 10.75 Min. :0.0000000
## 1st Qu.: 88.88 1st Qu.:0.0000000
## Median :167.00 Median :0.0001649
## Mean :167.00 Mean :0.0031969
## 3rd Qu.:245.12 3rd Qu.:0.0032738
## Max. :323.25 Max. :0.0238537
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli lotti ha un percorso verso la strada compreso tra 59 e 80 piedi, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e maggiormente alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(na.omit(HP[,"LotFrontage"]),.90)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"LotFrontage"),"LotFrontage")## $LotFrontage
## $LotFrontage$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 32.00 60.00 69.00 68.91 80.00 109.00
##
## $LotFrontage$Variance
## [1] 261.63
##
## $LotFrontage$Standard_Deviation
## [1] 16.17
##
## $LotFrontage$Moda
## $LotFrontage$Moda$Mode
## [1] 60
##
## $LotFrontage$Moda$Frequency
## [1] 143##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1100 obs.); Bandwidth 'bw' = 3.31
##
## x y
## Min. : 22.07 Min. :5.250e-06
## 1st Qu.: 46.28 1st Qu.:3.296e-03
## Median : 70.50 Median :7.436e-03
## Mean : 70.50 Mean :1.031e-02
## 3rd Qu.: 94.72 3rd Qu.:1.884e-02
## Max. :118.93 Max. :2.641e-02
Possiamo osservare che la distribuzione segue per lo piu quella gaussiana e che la maggior parte degli lotti ha un percorso verso la strada compreso tra 60 e 80 piedi, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
LotArea
visualization_continuos(na.omit(HP[,"LotArea"]), sum_info_h[2],"LotArea")## [[1]]
## [[1]]$LotArea
## [[1]]$LotArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1300 7554 9478 10517 11602 215245
##
## [[1]]$LotArea$Variance
## [1] 99625650
##
## [[1]]$LotArea$Standard_Deviation
## [1] 9981.26
##
## [[1]]$LotArea$Moda
## [[1]]$LotArea$Moda$Mode
## [1] 7200
##
## [[1]]$LotArea$Moda$Frequency
## [1] 25##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 633.2
##
## x y
## Min. : -599.5 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.: 53836.5 1st Qu.:0.000e+00
## Median :108272.5 Median :0.000e+00
## Mean :108272.5 Mean :4.587e-06
## 3rd Qu.:162708.5 3rd Qu.:2.697e-07
## Max. :217144.5 Max. :1.404e-04
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli lotti ha un area compreso tra 7554 e 11602 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(na.omit(HP[,"LotArea"]),.50)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"LotArea"),"LotArea")## $LotArea
## $LotArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3842 7877 9505 9666 11325 17217
##
## $LotArea$Variance
## [1] 7453350
##
## $LotArea$Standard_Deviation
## [1] 2730.08
##
## $LotArea$Moda
## $LotArea$Moda$Mode
## [1] 7200
##
## $LotArea$Moda$Frequency
## [1] 25##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1299 obs.); Bandwidth 'bw' = 552.1
##
## x y
## Min. : 2186 Min. :2.276e-08
## 1st Qu.: 6358 1st Qu.:1.739e-05
## Median :10530 Median :4.514e-05
## Mean :10530 Mean :5.987e-05
## 3rd Qu.:14701 3rd Qu.:1.008e-04
## Max. :18873 Max. :1.621e-04
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli lotti ha un area compreso tra 7500 e 11362 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Da notare che si butano il 50% dei dat
YearBuilt
visualization_continuos(na.omit(HP[,"YearBuilt"]), sum_info_h[3],"YearBuilt")## [[1]]
## [[1]]$YearBuilt
## [[1]]$YearBuilt$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1872 1954 1973 1971 2000 2010
##
## [[1]]$YearBuilt$Variance
## [1] 912.22
##
## [[1]]$YearBuilt$Standard_Deviation
## [1] 30.2
##
## [[1]]$YearBuilt$Moda
## [[1]]$YearBuilt$Moda$Mode
## [1] 2006
##
## [[1]]$YearBuilt$Moda$Frequency
## [1] 67##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 6.33
##
## x y
## Min. :1853 Min. :6.120e-07
## 1st Qu.:1897 1st Qu.:5.052e-04
## Median :1941 Median :4.774e-03
## Mean :1941 Mean :5.677e-03
## 3rd Qu.:1985 3rd Qu.:9.652e-03
## Max. :2029 Max. :1.871e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è negativamente asimetrica e quindi il numero di edifici costruiti crescono ogni anno La maggior parte degli edifici erano costruiti fra 1954 e 2000, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e l’anno con è il massimo costruitto è nel 2006 con 67 edifici
YearRemodAd
visualization_continuos(na.omit(HP[,"YearRemodAdd"]), sum_info_h[4], "YearBuilt")## [[1]]
## [[1]]$YearRemodAdd
## [[1]]$YearRemodAdd$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1950 1967 1994 1985 2004 2010
##
## [[1]]$YearRemodAdd$Variance
## [1] 426.23
##
## [[1]]$YearRemodAdd$Standard_Deviation
## [1] 20.65
##
## [[1]]$YearRemodAdd$Moda
## [[1]]$YearRemodAdd$Moda$Mode
## [1] 1950
##
## [[1]]$YearRemodAdd$Moda$Frequency
## [1] 178##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 4.327
##
## x y
## Min. :1937 Min. :2.807e-05
## 1st Qu.:1959 1st Qu.:7.214e-03
## Median :1980 Median :1.023e-02
## Mean :1980 Mean :1.162e-02
## 3rd Qu.:2001 3rd Qu.:1.389e-02
## Max. :2023 Max. :3.250e-02
Possiamo notare che la distribuzione ha un pico negli anni 50 con il massimo di rimodellazione nel 1950 con 178 edifici. Dopodichè, si ha un calo quasi immediato e i numeri di edifici rimodellati resta quasi costante fino agli anni 80 dove fra il 1980 al 1985 si nota il minimo numero di rimodellazione. Dopodiche, la distribuzione inizia a crescere quasi costantemente con pico negli anni fra 2000 e 2005
MasVnrArea
visualization_continuos(na.omit(HP[,"MasVnrArea"]), sum_info_h[5],"MasVnrArea")## [[1]]
## [[1]]$MasVnrArea
## [[1]]$MasVnrArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0 0.0 0.0 103.7 166.0 1600.0
##
## [[1]]$MasVnrArea$Variance
## [1] 32784.97
##
## [[1]]$MasVnrArea$Standard_Deviation
## [1] 181.07
##
## [[1]]$MasVnrArea$Moda
## [[1]]$MasVnrArea$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$MasVnrArea$Moda$Frequency
## [1] 861##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1452 obs.); Bandwidth 'bw' = 25.99
##
## x y
## Min. : -77.98 Min. :3.000e-09
## 1st Qu.: 361.01 1st Qu.:9.362e-06
## Median : 800.00 Median :4.165e-05
## Mean : 800.00 Mean :5.685e-04
## 3rd Qu.:1238.99 3rd Qu.:3.960e-04
## Max. :1677.98 Max. :9.300e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area di MasVnrArea è prelevantemete 0 qundi non applicato. Per fare un analisi sugli edifici che hanno il Masonry veneer, serve ignorare quelli senza
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"MasVnrArea"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"MasVnrArea"),"MasVnrArea")## $MasVnrArea
## $MasVnrArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.0 113.0 203.0 254.7 330.5 1600.0
##
## $MasVnrArea$Variance
## [1] 42084.13
##
## $MasVnrArea$Standard_Deviation
## [1] 205.14
##
## $MasVnrArea$Moda
## $MasVnrArea$Moda$Mode
## [1] 180 108 72
##
## $MasVnrArea$Moda$Frequency
## [1] 8##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (591 obs.); Bandwidth 'bw' = 40.76
##
## x y
## Min. :-121.3 Min. :1.888e-07
## 1st Qu.: 339.6 1st Qu.:1.440e-05
## Median : 800.5 Median :7.853e-05
## Mean : 800.5 Mean :5.419e-04
## 3rd Qu.:1261.4 3rd Qu.:6.832e-04
## Max. :1722.3 Max. :2.868e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha un area coperto da Masonry veneer tra 113.0 e 330.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di oultier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.90)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"MasVnrArea"),"MasVnrArea")## $MasVnrArea
## $MasVnrArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.0 108.0 186.0 213.5 297.8 584.0
##
## $MasVnrArea$Variance
## [1] 17023.88
##
## $MasVnrArea$Standard_Deviation
## [1] 130.48
##
## $MasVnrArea$Moda
## $MasVnrArea$Moda$Mode
## [1] 180 108 72
##
## $MasVnrArea$Moda$Frequency
## [1] 8##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (550 obs.); Bandwidth 'bw' = 33.24
##
## x y
## Min. :-98.73 Min. :7.966e-07
## 1st Qu.: 96.89 1st Qu.:2.708e-04
## Median :292.50 Median :9.103e-04
## Mean :292.50 Mean :1.277e-03
## 3rd Qu.:488.11 3rd Qu.:2.248e-03
## Max. :683.73 Max. :3.137e-03
Possiamo dedurre nella distribuzione che la maggior parte degli edifici ha un area coperto da Masonry veneer tra 108.5 e 304.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
BsmtFinSF1
visualization_continuos(na.omit(HP[,"BsmtFinSF1"]), sum_info_h[6],"BsmtFinSF1")## [[1]]
## [[1]]$BsmtFinSF1
## [[1]]$BsmtFinSF1$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0 0.0 383.5 443.6 712.2 5644.0
##
## [[1]]$BsmtFinSF1$Variance
## [1] 208025.5
##
## [[1]]$BsmtFinSF1$Standard_Deviation
## [1] 456.1
##
## [[1]]$BsmtFinSF1$Moda
## [[1]]$BsmtFinSF1$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$BsmtFinSF1$Moda$Frequency
## [1] 467##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 95.59
##
## x y
## Min. :-286.8 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:1267.6 1st Qu.:0.000e+00
## Median :2822.0 Median :4.431e-07
## Mean :2822.0 Mean :1.606e-04
## 3rd Qu.:4376.4 3rd Qu.:1.658e-04
## Max. :5930.8 Max. :1.525e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area finito di semiterrato finito di tipo 1 è prelevantemete 0 qundi non costruitto. Per fare un analisi sugli edifici che hanno il semiterrato finito di tipo 1, serve ignorare quelli senza
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"BsmtFinSF1"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"BsmtFinSF1"),"BsmtFinSF1")## $BsmtFinSF1
## $BsmtFinSF1$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.0 371.0 604.0 652.3 867.0 5644.0
##
## $BsmtFinSF1$Variance
## [1] 169727.8
##
## $BsmtFinSF1$Standard_Deviation
## [1] 411.98
##
## $BsmtFinSF1$Moda
## $BsmtFinSF1$Moda$Mode
## [1] 24
##
## $BsmtFinSF1$Moda$Frequency
## [1] 12##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (993 obs.); Bandwidth 'bw' = 83.8
##
## x y
## Min. :-249.4 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:1286.8 1st Qu.:0.000e+00
## Median :2823.0 Median :4.138e-07
## Mean :2823.0 Mean :1.626e-04
## 3rd Qu.:4359.2 3rd Qu.:1.431e-04
## Max. :5895.4 Max. :1.121e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato finito di tipo 1 di area compresa tra 371.0 e 867.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"BsmtFinSF1"),"BsmtFinSF1")## $BsmtFinSF1
## $BsmtFinSF1$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.0 364.8 594.5 621.4 833.8 1456.0
##
## $BsmtFinSF1$Variance
## [1] 119445.6
##
## $BsmtFinSF1$Standard_Deviation
## [1] 345.61
##
## $BsmtFinSF1$Moda
## $BsmtFinSF1$Moda$Mode
## [1] 24
##
## $BsmtFinSF1$Moda$Frequency
## [1] 12##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (968 obs.); Bandwidth 'bw' = 78.64
##
## x y
## Min. :-233.9 Min. :4.036e-07
## 1st Qu.: 247.5 1st Qu.:1.898e-04
## Median : 729.0 Median :4.584e-04
## Mean : 729.0 Mean :5.187e-04
## 3rd Qu.:1210.5 3rd Qu.:8.656e-04
## Max. :1691.9 Max. :1.159e-03
Possiamo dedurre nella distribuzione semi-normato che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato finito di tipo 1 di area compresa tra 364.8 e 833.8 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
BsmtFinSF2
visualization_continuos(na.omit(HP[,"BsmtFinSF2"]), sum_info_h[7],"BsmtFinSF2")## [[1]]
## [[1]]$BsmtFinSF2
## [[1]]$BsmtFinSF2$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 0.00 46.55 0.00 1474.00
##
## [[1]]$BsmtFinSF2$Variance
## [1] 26023.91
##
## [[1]]$BsmtFinSF2$Standard_Deviation
## [1] 161.32
##
## [[1]]$BsmtFinSF2$Moda
## [[1]]$BsmtFinSF2$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$BsmtFinSF2$Moda$Frequency
## [1] 1293##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 33.81
##
## x y
## Min. :-101.4 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.: 317.8 1st Qu.:1.196e-05
## Median : 737.0 Median :5.220e-05
## Mean : 737.0 Mean :5.951e-04
## 3rd Qu.:1156.2 3rd Qu.:1.424e-04
## Max. :1575.4 Max. :1.047e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area finito di semiterrato finito di tipo 2 è prelevantemete 0 qundi non costruitto. Per fare un analisi sugli edifici che hanno il semiterrato finito di tipo 2, serve ignorare quelli senza
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"BsmtFinSF2"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"BsmtFinSF2"),"BsmtFinSF2")## $BsmtFinSF2
## $BsmtFinSF2$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 28.0 178.5 354.0 407.0 551.0 1474.0
##
## $BsmtFinSF2$Variance
## [1] 81173.38
##
## $BsmtFinSF2$Standard_Deviation
## [1] 284.91
##
## $BsmtFinSF2$Moda
## $BsmtFinSF2$Moda$Mode
## [1] 180
##
## $BsmtFinSF2$Moda$Frequency
## [1] 5##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (167 obs.); Bandwidth 'bw' = 89.89
##
## x y
## Min. :-241.7 Min. :2.985e-07
## 1st Qu.: 254.7 1st Qu.:2.557e-05
## Median : 751.0 Median :2.538e-04
## Mean : 751.0 Mean :5.032e-04
## 3rd Qu.:1247.3 3rd Qu.:1.001e-03
## Max. :1743.7 Max. :1.592e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato finito di tipo 2 di area compresa tra 178.5 e 551.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"BsmtFinSF2"),"BsmtFinSF2")## $BsmtFinSF2
## $BsmtFinSF2$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 28.0 173.8 329.0 358.1 512.2 906.0
##
## $BsmtFinSF2$Variance
## [1] 49340.55
##
## $BsmtFinSF2$Standard_Deviation
## [1] 222.13
##
## $BsmtFinSF2$Moda
## $BsmtFinSF2$Moda$Mode
## [1] 180
##
## $BsmtFinSF2$Moda$Frequency
## [1] 5##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (156 obs.); Bandwidth 'bw' = 72.81
##
## x y
## Min. :-190.4 Min. :5.917e-07
## 1st Qu.: 138.3 1st Qu.:1.521e-04
## Median : 467.0 Median :7.180e-04
## Mean : 467.0 Mean :7.597e-04
## 3rd Qu.: 795.7 3rd Qu.:1.262e-03
## Max. :1124.4 Max. :1.840e-03
Possiamo dedurre nella distribuzione semi-normato che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato finito di tipo 2 di area compresa tra 173.8 e 512.2 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
BsmtUnfSF
visualization_continuos(na.omit(HP[,"BsmtUnfSF"]), sum_info_h[8],"BsmtUnfSF")## [[1]]
## [[1]]$BsmtUnfSF
## [[1]]$BsmtUnfSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0 223.0 477.5 567.2 808.0 2336.0
##
## [[1]]$BsmtUnfSF$Variance
## [1] 195246.4
##
## [[1]]$BsmtUnfSF$Standard_Deviation
## [1] 441.87
##
## [[1]]$BsmtUnfSF$Moda
## [[1]]$BsmtUnfSF$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$BsmtUnfSF$Moda$Frequency
## [1] 118##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 91.5
##
## x y
## Min. :-274.5 Min. :3.380e-08
## 1st Qu.: 446.7 1st Qu.:2.885e-05
## Median :1168.0 Median :2.109e-04
## Mean :1168.0 Mean :3.462e-04
## 3rd Qu.:1889.3 3rd Qu.:7.062e-04
## Max. :2610.5 Max. :9.942e-04
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area di semiterrato non finito è prelevantemete 0 qundi non costruitto. Per fare un analisi sugli edifici che hanno il semiterrato non finito, serve ignorare quelli con
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"BsmtUnfSF"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"BsmtUnfSF"),"BsmtUnfSF")## $BsmtUnfSF
## $BsmtUnfSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 14.0 288.0 536.0 617.1 843.2 2336.0
##
## $BsmtUnfSF$Variance
## [1] 181624.3
##
## $BsmtUnfSF$Standard_Deviation
## [1] 426.17
##
## $BsmtUnfSF$Moda
## $BsmtUnfSF$Moda$Mode
## [1] 728
##
## $BsmtUnfSF$Moda$Frequency
## [1] 9##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1342 obs.); Bandwidth 'bw' = 88.32
##
## x y
## Min. :-251 Min. :3.810e-08
## 1st Qu.: 462 1st Qu.:2.536e-05
## Median :1175 Median :2.098e-04
## Mean :1175 Mean :3.503e-04
## 3rd Qu.:1888 3rd Qu.:7.008e-04
## Max. :2601 Max. :1.084e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato non finito di area compresa tra 288.0 e 843.2 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"BsmtUnfSF"),"BsmtUnfSF")## $BsmtUnfSF
## $BsmtUnfSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 14.0 278.5 495.0 554.4 780.0 1450.0
##
## $BsmtUnfSF$Variance
## [1] 120004.2
##
## $BsmtUnfSF$Standard_Deviation
## [1] 346.42
##
## $BsmtUnfSF$Moda
## $BsmtUnfSF$Moda$Mode
## [1] 728
##
## $BsmtUnfSF$Moda$Frequency
## [1] 9##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1267 obs.); Bandwidth 'bw' = 74.69
##
## x y
## Min. :-210.1 Min. :2.806e-07
## 1st Qu.: 261.0 1st Qu.:1.939e-04
## Median : 732.0 Median :4.555e-04
## Mean : 732.0 Mean :5.302e-04
## 3rd Qu.:1203.0 3rd Qu.:8.862e-04
## Max. :1674.1 Max. :1.164e-03
Possiamo dedurre nella distribuzione semi-normato che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato non finito di area compresa tra 278.5 e 780.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
TotalBsmtSF
visualization_continuos(na.omit(HP[,"TotalBsmtSF"]), sum_info_h[9],"TotalBsmtSF")## [[1]]
## [[1]]$TotalBsmtSF
## [[1]]$TotalBsmtSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0 795.8 991.5 1057.4 1298.2 6110.0
##
## [[1]]$TotalBsmtSF$Variance
## [1] 192462.4
##
## [[1]]$TotalBsmtSF$Standard_Deviation
## [1] 438.71
##
## [[1]]$TotalBsmtSF$Moda
## [[1]]$TotalBsmtSF$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$TotalBsmtSF$Moda$Frequency
## [1] 37##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 78.6
##
## x y
## Min. :-235.8 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:1409.6 1st Qu.:0.000e+00
## Median :3055.0 Median :3.073e-06
## Mean :3055.0 Mean :1.518e-04
## 3rd Qu.:4700.4 3rd Qu.:1.024e-04
## Max. :6345.8 Max. :1.254e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area totale semiterrato è prelevantemete 0 qundi non costruitto. Per fare un analisi sugli edifici che hanno il semiterrato non finito, serve ignorare quelli senza
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"TotalBsmtSF"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"TotalBsmtSF"),"TotalBsmtSF")## $TotalBsmtSF
## $TotalBsmtSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 105.0 810.5 1004.0 1084.9 1309.5 6110.0
##
## $TotalBsmtSF$Variance
## [1] 167619.6
##
## $TotalBsmtSF$Standard_Deviation
## [1] 409.41
##
## $TotalBsmtSF$Moda
## $TotalBsmtSF$Moda$Mode
## [1] 864
##
## $TotalBsmtSF$Moda$Frequency
## [1] 35##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1423 obs.); Bandwidth 'bw' = 78.45
##
## x y
## Min. :-130.4 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:1488.6 1st Qu.:0.000e+00
## Median :3107.5 Median :2.040e-06
## Mean :3107.5 Mean :1.543e-04
## 3rd Qu.:4726.4 3rd Qu.:8.769e-05
## Max. :6345.4 Max. :1.287e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato di area compresa tra 810.5 e 1309.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"TotalBsmtSF"),"TotalBsmtSF")## $TotalBsmtSF
## $TotalBsmtSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 290.0 806.0 990.5 1048.2 1264.0 1869.0
##
## $TotalBsmtSF$Variance
## [1] 106622.3
##
## $TotalBsmtSF$Standard_Deviation
## [1] 326.53
##
## $TotalBsmtSF$Moda
## $TotalBsmtSF$Moda$Mode
## [1] 864
##
## $TotalBsmtSF$Moda$Frequency
## [1] 35##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1370 obs.); Bandwidth 'bw' = 69.31
##
## x y
## Min. : 82.06 Min. :6.440e-08
## 1st Qu.: 580.78 1st Qu.:8.634e-05
## Median :1079.50 Median :4.377e-04
## Mean :1079.50 Mean :5.008e-04
## 3rd Qu.:1578.22 3rd Qu.:8.098e-04
## Max. :2076.94 Max. :1.364e-03
Possiamo notare che la maggior parte degli edifici ha un semiterrato di area compresa tra 804.0 e 1266.8 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
X1stFlrSF
visualization_continuos(na.omit(HP[,"X1stFlrSF"]), sum_info_h[10],"X1stFlrSF")## [[1]]
## [[1]]$X1stFlrSF
## [[1]]$X1stFlrSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 334 882 1087 1163 1391 4692
##
## [[1]]$X1stFlrSF$Variance
## [1] 149450.1
##
## [[1]]$X1stFlrSF$Standard_Deviation
## [1] 386.59
##
## [[1]]$X1stFlrSF$Moda
## [[1]]$X1stFlrSF$Moda$Mode
## [1] 864
##
## [[1]]$X1stFlrSF$Moda$Frequency
## [1] 25##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 79.65
##
## x y
## Min. : 95.04 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:1304.02 1st Qu.:2.549e-07
## Median :2513.00 Median :5.676e-06
## Mean :2513.00 Mean :2.066e-04
## 3rd Qu.:3721.98 3rd Qu.:2.578e-04
## Max. :4930.96 Max. :1.237e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha il primo piano di area compresa tra 882 e 1391 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(HP[,"X1stFlrSF"],.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"X1stFlrSF"),"X1stFlrSF")## $X1stFlrSF
## $X1stFlrSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 438 874 1072 1122 1344 1905
##
## $X1stFlrSF$Variance
## [1] 101485.5
##
## $X1stFlrSF$Standard_Deviation
## [1] 318.57
##
## $X1stFlrSF$Moda
## $X1stFlrSF$Moda$Mode
## [1] 864
##
## $X1stFlrSF$Moda$Frequency
## [1] 25##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1403 obs.); Bandwidth 'bw' = 67.3
##
## x y
## Min. : 236.1 Min. :9.690e-08
## 1st Qu.: 703.8 1st Qu.:1.096e-04
## Median :1171.5 Median :5.082e-04
## Mean :1171.5 Mean :5.340e-04
## 3rd Qu.:1639.2 3rd Qu.:8.647e-04
## Max. :2106.9 Max. :1.313e-03
Possiamo notare che la maggior parte degli edifici ha il primo piano di area compresa tra 874 e 1344 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
X2ndFlrSF
visualization_continuos(na.omit(HP[,"X2ndFlrSF"]), sum_info_h[11],"X2ndFlrSF")## [[1]]
## [[1]]$X2ndFlrSF
## [[1]]$X2ndFlrSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0 0 0 347 728 2065
##
## [[1]]$X2ndFlrSF$Variance
## [1] 190557.1
##
## [[1]]$X2ndFlrSF$Standard_Deviation
## [1] 436.53
##
## [[1]]$X2ndFlrSF$Moda
## [[1]]$X2ndFlrSF$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$X2ndFlrSF$Moda$Frequency
## [1] 829##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 91.49
##
## x y
## Min. :-274.5 Min. :3.360e-08
## 1st Qu.: 379.0 1st Qu.:1.064e-05
## Median :1032.5 Median :1.700e-04
## Mean :1032.5 Mean :3.819e-04
## 3rd Qu.:1686.0 3rd Qu.:5.216e-04
## Max. :2339.5 Max. :2.478e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area del secondo piano è prelevantemete 0 qundi non costruitto. Per fare un analisi sugli edifici che hanno il secondo piano, serve ignorare quelli senza
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"X2ndFlrSF"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"X2ndFlrSF"),"X2ndFlrSF")## $X2ndFlrSF
## $X2ndFlrSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 110.0 625.0 776.0 802.9 926.5 2065.0
##
## $X2ndFlrSF$Variance
## [1] 74718.56
##
## $X2ndFlrSF$Standard_Deviation
## [1] 273.35
##
## $X2ndFlrSF$Moda
## $X2ndFlrSF$Moda$Mode
## [1] 728
##
## $X2ndFlrSF$Moda$Frequency
## [1] 10##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (631 obs.); Bandwidth 'bw' = 55.77
##
## x y
## Min. : -57.32 Min. :1.284e-07
## 1st Qu.: 515.09 1st Qu.:1.705e-05
## Median :1087.50 Median :1.611e-04
## Mean :1087.50 Mean :4.363e-04
## 3rd Qu.:1659.91 3rd Qu.:6.302e-04
## Max. :2232.32 Max. :1.738e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha il secondo piano di area compresa tra 625.0 e 926.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.90)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"X2ndFlrSF"),"X2ndFlrSF")## $X2ndFlrSF
## $X2ndFlrSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 358 634 762 776 895 1243
##
## $X2ndFlrSF$Variance
## [1] 39522.8
##
## $X2ndFlrSF$Standard_Deviation
## [1] 198.8
##
## $X2ndFlrSF$Moda
## $X2ndFlrSF$Moda$Mode
## [1] 728
##
## $X2ndFlrSF$Moda$Frequency
## [1] 10##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (565 obs.); Bandwidth 'bw' = 49.36
##
## x y
## Min. : 209.9 Min. :5.443e-07
## 1st Qu.: 505.2 1st Qu.:2.248e-04
## Median : 800.5 Median :6.737e-04
## Mean : 800.5 Mean :8.458e-04
## 3rd Qu.:1095.8 3rd Qu.:1.437e-03
## Max. :1391.1 Max. :1.975e-03
Possiamo notare che la maggior parte degli edifici ha il secondo piano di area compresa tra 634 e 895 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
LowQualFinSF
visualization_continuos(na.omit(HP[,"LowQualFinSF"]), sum_info_h[12],"LowQualFinSF")## [[1]]
## [[1]]$LowQualFinSF
## [[1]]$LowQualFinSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 0.000 0.000 5.845 0.000 572.000
##
## [[1]]$LowQualFinSF$Variance
## [1] 2364.2
##
## [[1]]$LowQualFinSF$Standard_Deviation
## [1] 48.62
##
## [[1]]$LowQualFinSF$Moda
## [[1]]$LowQualFinSF$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$LowQualFinSF$Moda$Frequency
## [1] 1434##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 10.19
##
## x y
## Min. :-30.57 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:127.71 1st Qu.:9.700e-06
## Median :286.00 Median :2.900e-05
## Mean :286.00 Mean :1.576e-03
## 3rd Qu.:444.29 3rd Qu.:6.513e-05
## Max. :602.57 Max. :3.834e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area dei piani fatti male è prelevantemete 0 Per fare un analisi sugli edifici che hanno i piani fatti male, serve ignorare quelli senza
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"LowQualFinSF"]))
print(paste("Ratio: ",length(rm_0_data)/length(na.omit(HP[,"LowQualFinSF"]))))## [1] "Ratio: 0.0178082191780822"visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"LowQualFinSF"),"LowQualFinSF")## $LowQualFinSF
## $LowQualFinSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 53.0 168.2 377.5 328.2 477.5 572.0
##
## $LowQualFinSF$Variance
## [1] 27951.2
##
## $LowQualFinSF$Standard_Deviation
## [1] 167.19
##
## $LowQualFinSF$Moda
## $LowQualFinSF$Moda$Mode
## [1] 80
##
## $LowQualFinSF$Moda$Frequency
## [1] 3##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (26 obs.); Bandwidth 'bw' = 78.42
##
## x y
## Min. :-182.27 Min. :3.188e-06
## 1st Qu.: 65.11 1st Qu.:1.957e-04
## Median : 312.50 Median :1.231e-03
## Mean : 312.50 Mean :1.009e-03
## 3rd Qu.: 559.89 3rd Qu.:1.471e-03
## Max. : 807.27 Max. :2.264e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici ha i piani fatti male di area compresa tra 168.2 e 477.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Gli edifici che hanno i piani fatti male sono cosi piccoli (rispetto al totale ~=1,8%) che si puo trascurare
GrLivArea
visualization_continuos(na.omit(HP[,"GrLivArea"]), sum_info_h[13],"GrLivArea")## [[1]]
## [[1]]$GrLivArea
## [[1]]$GrLivArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 334 1130 1464 1515 1777 5642
##
## [[1]]$GrLivArea$Variance
## [1] 276129.6
##
## [[1]]$GrLivArea$Standard_Deviation
## [1] 525.48
##
## [[1]]$GrLivArea$Moda
## [[1]]$GrLivArea$Moda$Mode
## [1] 864
##
## [[1]]$GrLivArea$Moda$Frequency
## [1] 22##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 101.2
##
## x y
## Min. : 30.29 Min. :1.000e-10
## 1st Qu.:1509.14 1st Qu.:1.295e-06
## Median :2988.00 Median :1.176e-05
## Mean :2988.00 Mean :1.689e-04
## 3rd Qu.:4466.85 3rd Qu.:2.169e-04
## Max. :5945.71 Max. :8.045e-04
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli edifici che sono sopra il seminterrato sono di area compresa tra 1130 e 1777 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(na.omit(HP[,"GrLivArea"]),.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"GrLivArea"),"GrLivArea")## $GrLivArea
## $GrLivArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 520 1121 1440 1456 1728 2531
##
## $GrLivArea$Variance
## [1] 176895.8
##
## $GrLivArea$Standard_Deviation
## [1] 420.59
##
## $GrLivArea$Moda
## $GrLivArea$Moda$Mode
## [1] 864
##
## $GrLivArea$Moda$Frequency
## [1] 22##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1398 obs.); Bandwidth 'bw' = 88.92
##
## x y
## Min. : 253.2 Min. :4.100e-08
## 1st Qu.: 889.4 1st Qu.:7.707e-05
## Median :1525.5 Median :3.389e-04
## Mean :1525.5 Mean :3.926e-04
## 3rd Qu.:2161.6 3rd Qu.:7.425e-04
## Max. :2797.8 Max. :8.456e-04
Possiamo notare che la maggior parte degli edifici che sono sopra il seminterrato sono compresi tra 1121 e 1728 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
GarageYrBlt
visualization_continuos(na.omit(HP[,"GarageYrBlt"]), sum_info_h[22],"GarageYrBlt")## [[1]]
## [[1]]$GarageYrBlt
## [[1]]$GarageYrBlt$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1900 1961 1980 1979 2002 2010
##
## [[1]]$GarageYrBlt$Variance
## [1] 609.58
##
## [[1]]$GarageYrBlt$Standard_Deviation
## [1] 24.69
##
## [[1]]$GarageYrBlt$Moda
## [[1]]$GarageYrBlt$Moda$Mode
## [1] 2005
##
## [[1]]$GarageYrBlt$Moda$Frequency
## [1] 65##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1379 obs.); Bandwidth 'bw' = 5.234
##
## x y
## Min. :1884 Min. :6.370e-07
## 1st Qu.:1920 1st Qu.:1.156e-03
## Median :1955 Median :4.492e-03
## Mean :1955 Mean :7.065e-03
## 3rd Qu.:1990 3rd Qu.:1.213e-02
## Max. :2026 Max. :2.341e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e quindi il numero di garage costruiti crescono ogni anno La maggior parte degli garage erano costruiti fra 1961 e 2002, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e l’anno con è il massimo costruitto è nel 2005 con 65 garage
GarageArea
visualization_continuos(na.omit(HP[,"GarageArea"]), sum_info_h[24],"GarageArea")## [[1]]
## [[1]]$GarageArea
## [[1]]$GarageArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0 334.5 480.0 473.0 576.0 1418.0
##
## [[1]]$GarageArea$Variance
## [1] 45712.51
##
## [[1]]$GarageArea$Standard_Deviation
## [1] 213.8
##
## [[1]]$GarageArea$Moda
## [[1]]$GarageArea$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$GarageArea$Moda$Frequency
## [1] 81##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 37.77
##
## x y
## Min. :-113.3 Min. :8.960e-08
## 1st Qu.: 297.8 1st Qu.:1.752e-05
## Median : 709.0 Median :3.136e-04
## Mean : 709.0 Mean :6.074e-04
## 3rd Qu.:1120.2 3rd Qu.:1.028e-03
## Max. :1531.3 Max. :2.465e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte degli garage sono di area compresa tra 334.5 e 576.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(na.omit(HP[,"GarageArea"]),.90)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"GarageArea"),"GarageArea")## $GarageArea
## $GarageArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 160.0 358.0 476.0 467.7 566.0 824.0
##
## $GarageArea$Variance
## [1] 21343.39
##
## $GarageArea$Standard_Deviation
## [1] 146.09
##
## $GarageArea$Moda
## $GarageArea$Moda$Mode
## [1] 440
##
## $GarageArea$Moda$Frequency
## [1] 49##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1277 obs.); Bandwidth 'bw' = 31.45
##
## x y
## Min. : 65.65 Min. :4.482e-07
## 1st Qu.:278.82 1st Qu.:3.274e-04
## Median :492.00 Median :1.095e-03
## Mean :492.00 Mean :1.172e-03
## 3rd Qu.:705.18 3rd Qu.:1.846e-03
## Max. :918.35 Max. :2.875e-03
Possiamo notare che la maggior parte degli garage sono compresi tra 358.0 e 566.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
WoodDeckSF
visualization_continuos(na.omit(HP[,"WoodDeckSF"]), sum_info_h[25],"WoodDeckSF")## [[1]]
## [[1]]$WoodDeckSF
## [[1]]$WoodDeckSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 0.00 94.24 168.00 857.00
##
## [[1]]$WoodDeckSF$Variance
## [1] 15709.81
##
## [[1]]$WoodDeckSF$Standard_Deviation
## [1] 125.34
##
## [[1]]$WoodDeckSF$Moda
## [[1]]$WoodDeckSF$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$WoodDeckSF$Moda$Frequency
## [1] 761##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 26.27
##
## x y
## Min. :-78.81 Min. :1.180e-07
## 1st Qu.:174.85 1st Qu.:2.217e-05
## Median :428.50 Median :1.736e-04
## Mean :428.50 Mean :9.840e-04
## 3rd Qu.:682.15 3rd Qu.:1.377e-03
## Max. :935.81 Max. :8.060e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area del ponte di legno è prelevantemete 0 con 761 occorrenze qundi non costruitto. Per fare un analisi sui ponti di legno costruiti, serve ignorare quelli non
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"WoodDeckSF"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"WoodDeckSF"),"WoodDeckSF")## $WoodDeckSF
## $WoodDeckSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 12.0 120.0 171.0 196.8 240.0 857.0
##
## $WoodDeckSF$Variance
## [1] 12611.23
##
## $WoodDeckSF$Standard_Deviation
## [1] 112.3
##
## $WoodDeckSF$Moda
## $WoodDeckSF$Moda$Mode
## [1] 192
##
## $WoodDeckSF$Moda$Frequency
## [1] 38##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (699 obs.); Bandwidth 'bw' = 21.75
##
## x y
## Min. :-53.24 Min. :3.000e-07
## 1st Qu.:190.63 1st Qu.:4.159e-05
## Median :434.50 Median :2.577e-04
## Mean :434.50 Mean :1.024e-03
## 3rd Qu.:678.37 3rd Qu.:1.424e-03
## Max. :922.24 Max. :4.913e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte dei ponte di legno sono di area compresa tra 120.0 e 240.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.90)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"WoodDeckSF"),"WoodDeckSF")## $WoodDeckSF
## $WoodDeckSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 24.0 120.0 168.0 176.3 222.0 380.0
##
## $WoodDeckSF$Variance
## [1] 6040.51
##
## $WoodDeckSF$Standard_Deviation
## [1] 77.72
##
## $WoodDeckSF$Moda
## $WoodDeckSF$Moda$Mode
## [1] 192
##
## $WoodDeckSF$Moda$Frequency
## [1] 38##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (650 obs.); Bandwidth 'bw' = 18.76
##
## x y
## Min. :-32.27 Min. :1.060e-06
## 1st Qu.: 84.86 1st Qu.:6.233e-04
## Median :202.00 Median :1.584e-03
## Mean :202.00 Mean :2.132e-03
## 3rd Qu.:319.13 3rd Qu.:3.725e-03
## Max. :436.27 Max. :5.362e-03
Possiamo notare che la maggior parte dei ponte di legno sono di area compresa tra 120.0 e 220.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
OpenPorchSF
visualization_continuos(na.omit(HP[,"OpenPorchSF"]), sum_info_h[26],"OpenPorchSF")## [[1]]
## [[1]]$OpenPorchSF
## [[1]]$OpenPorchSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 25.00 46.66 68.00 547.00
##
## [[1]]$OpenPorchSF$Variance
## [1] 4389.86
##
## [[1]]$OpenPorchSF$Standard_Deviation
## [1] 66.26
##
## [[1]]$OpenPorchSF$Moda
## [[1]]$OpenPorchSF$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$OpenPorchSF$Moda$Frequency
## [1] 656##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 10.64
##
## x y
## Min. :-31.91 Min. :2.300e-08
## 1st Qu.:120.80 1st Qu.:2.790e-05
## Median :273.50 Median :1.925e-04
## Mean :273.50 Mean :1.635e-03
## 3rd Qu.:426.20 3rd Qu.:1.603e-03
## Max. :578.91 Max. :1.730e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area del portico aperto è prelevantemete 0 con 656 occorrenze qundi non costruitto. Per fare un analisi sui portico aperti, serve ignorare quelli non
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"OpenPorchSF"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"OpenPorchSF"),"OpenPorchSF")## $OpenPorchSF
## $OpenPorchSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.00 39.00 63.00 84.73 112.00 547.00
##
## $OpenPorchSF$Variance
## [1] 4746.27
##
## $OpenPorchSF$Standard_Deviation
## [1] 68.89
##
## $OpenPorchSF$Moda
## $OpenPorchSF$Moda$Mode
## [1] 36
##
## $OpenPorchSF$Moda$Frequency
## [1] 29##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (804 obs.); Bandwidth 'bw' = 12.86
##
## x y
## Min. :-34.59 Min. :3.960e-07
## 1st Qu.:120.45 1st Qu.:4.309e-05
## Median :275.50 Median :2.546e-04
## Mean :275.50 Mean :1.611e-03
## 3rd Qu.:430.55 3rd Qu.:1.808e-03
## Max. :585.60 Max. :1.078e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte dei portico aperti sono di area compresa tra 39.00 e 112.00 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.90)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"OpenPorchSF"),"OpenPorchSF")## $OpenPorchSF
## $OpenPorchSF$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.00 36.00 59.00 70.86 98.25 198.00
##
## $OpenPorchSF$Variance
## [1] 1891.16
##
## $OpenPorchSF$Standard_Deviation
## [1] 43.49
##
## $OpenPorchSF$Moda
## $OpenPorchSF$Moda$Mode
## [1] 36
##
## $OpenPorchSF$Moda$Frequency
## [1] 29##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (748 obs.); Bandwidth 'bw' = 10.42
##
## x y
## Min. :-27.26 Min. :1.210e-06
## 1st Qu.: 36.87 1st Qu.:7.911e-04
## Median :101.00 Median :2.782e-03
## Mean :101.00 Mean :3.895e-03
## 3rd Qu.:165.13 3rd Qu.:5.686e-03
## Max. :229.26 Max. :1.222e-02
Possiamo notare che la maggior parte dei portico aperti sono di area compresa tra 120.0 e 220.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
EnclosedPorch
visualization_continuos(na.omit(HP[,"EnclosedPorch"]), sum_info_h[27],"EnclosedPorch")## [[1]]
## [[1]]$EnclosedPorch
## [[1]]$EnclosedPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 0.00 21.95 0.00 552.00
##
## [[1]]$EnclosedPorch$Variance
## [1] 3735.55
##
## [[1]]$EnclosedPorch$Standard_Deviation
## [1] 61.12
##
## [[1]]$EnclosedPorch$Moda
## [[1]]$EnclosedPorch$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$EnclosedPorch$Moda$Frequency
## [1] 1252##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 12.81
##
## x y
## Min. :-38.43 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:118.78 1st Qu.:6.346e-06
## Median :276.00 Median :1.886e-04
## Mean :276.00 Mean :1.587e-03
## 3rd Qu.:433.21 3rd Qu.:6.071e-04
## Max. :590.43 Max. :2.664e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area del portico chiuso è prelevantemete 0 con 1252 occorrenze qundi non costruitto. Per fare un analisi sui portico chiusi, serve ignorare quelli non
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"EnclosedPorch"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"EnclosedPorch"),"EnclosedPorch")## $EnclosedPorch
## $EnclosedPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 19.0 104.2 144.5 154.1 205.0 552.0
##
## $EnclosedPorch$Variance
## [1] 5866.98
##
## $EnclosedPorch$Standard_Deviation
## [1] 76.6
##
## $EnclosedPorch$Moda
## $EnclosedPorch$Moda$Mode
## [1] 112
##
## $EnclosedPorch$Moda$Frequency
## [1] 15##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (208 obs.); Bandwidth 'bw' = 23.27
##
## x y
## Min. :-50.81 Min. :2.910e-07
## 1st Qu.:117.35 1st Qu.:3.794e-05
## Median :285.50 Median :3.211e-04
## Mean :285.50 Mean :1.485e-03
## 3rd Qu.:453.65 3rd Qu.:2.944e-03
## Max. :621.81 Max. :5.414e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte dei portico chiusi sono di area compresa tra 104.2 e 205.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"EnclosedPorch"),"EnclosedPorch")## $EnclosedPorch
## $EnclosedPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 19.0 102.0 144.0 149.3 200.5 301.0
##
## $EnclosedPorch$Variance
## [1] 4630.31
##
## $EnclosedPorch$Standard_Deviation
## [1] 68.05
##
## $EnclosedPorch$Moda
## $EnclosedPorch$Moda$Mode
## [1] 112
##
## $EnclosedPorch$Moda$Frequency
## [1] 15##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (204 obs.); Bandwidth 'bw' = 21.14
##
## x y
## Min. :-44.42 Min. :2.099e-06
## 1st Qu.: 57.79 1st Qu.:5.220e-04
## Median :160.00 Median :2.447e-03
## Mean :160.00 Mean :2.443e-03
## 3rd Qu.:262.21 3rd Qu.:4.105e-03
## Max. :364.42 Max. :5.684e-03
Possiamo notare che la maggior parte dei portico chiusi sono di area compresa tra 102.0 e 200.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
X3SsnPorch
visualization_continuos(na.omit(HP[,"X3SsnPorch"]), sum_info_h[28],"X3SsnPorch")## [[1]]
## [[1]]$X3SsnPorch
## [[1]]$X3SsnPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 0.00 3.41 0.00 508.00
##
## [[1]]$X3SsnPorch$Variance
## [1] 859.51
##
## [[1]]$X3SsnPorch$Standard_Deviation
## [1] 29.32
##
## [[1]]$X3SsnPorch$Moda
## [[1]]$X3SsnPorch$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$X3SsnPorch$Moda$Frequency
## [1] 1436##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 6.145
##
## x y
## Min. :-18.43 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.:117.78 1st Qu.:1.300e-07
## Median :254.00 Median :2.019e-05
## Mean :254.00 Mean :1.832e-03
## 3rd Qu.:390.22 3rd Qu.:5.386e-05
## Max. :526.43 Max. :6.356e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area del Portico per tre stagioni è prelevantemete 0 con 1252 occorrenze qundi non costruitto. Per fare un analisi sui Portico per tre stagioni, serve ignorare quelli non
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"X3SsnPorch"]))
print(paste("Ratio: ",length(rm_0_data)/length(na.omit(HP[,"X3SsnPorch"]))))## [1] "Ratio: 0.0164383561643836"visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"X3SsnPorch"),"X3SsnPorch")## $X3SsnPorch
## $X3SsnPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 23.0 150.8 180.0 207.4 239.8 508.0
##
## $X3SsnPorch$Variance
## [1] 10368.34
##
## $X3SsnPorch$Standard_Deviation
## [1] 101.83
##
## $X3SsnPorch$Moda
## $X3SsnPorch$Moda$Mode
## [1] 168
##
## $X3SsnPorch$Moda$Frequency
## [1] 3##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (24 obs.); Bandwidth 'bw' = 31.66
##
## x y
## Min. :-71.97 Min. :0.0000059
## 1st Qu.: 96.76 1st Qu.:0.0003565
## Median :265.50 Median :0.0005635
## Mean :265.50 Mean :0.0014800
## 3rd Qu.:434.24 3rd Qu.:0.0019201
## Max. :602.97 Max. :0.0062139
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte dei Portico per tre stagioni sono di area compresa tra 150.8 e 239.8 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Gli Portico per tre stagioni costruiti sono cosi piccoli (rispetto al totale ~=1,6%) che si puo trascurare
ScreenPorch
visualization_continuos(na.omit(HP[,"ScreenPorch"]), sum_info_h[29],"ScreenPorch")## [[1]]
## [[1]]$ScreenPorch
## [[1]]$ScreenPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 0.00 15.06 0.00 480.00
##
## [[1]]$ScreenPorch$Variance
## [1] 3108.89
##
## [[1]]$ScreenPorch$Standard_Deviation
## [1] 55.76
##
## [[1]]$ScreenPorch$Moda
## [[1]]$ScreenPorch$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$ScreenPorch$Moda$Frequency
## [1] 1344##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 11.69
##
## x y
## Min. :-35.06 Min. :2.640e-07
## 1st Qu.:102.47 1st Qu.:2.890e-05
## Median :240.00 Median :1.415e-04
## Mean :240.00 Mean :1.814e-03
## 3rd Qu.:377.53 3rd Qu.:4.037e-04
## Max. :515.06 Max. :3.135e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area del Portico dello schermo è prelevantemete 0 con 1344 occorrenze qundi non costruitto. Per fare un analisi sui Portico dello schermo, serve ignorare quelli non
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"ScreenPorch"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"ScreenPorch"),"ScreenPorch")## $ScreenPorch
## $ScreenPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 40.0 143.8 180.0 189.6 224.0 480.0
##
## $ScreenPorch$Variance
## [1] 6076.54
##
## $ScreenPorch$Standard_Deviation
## [1] 77.95
##
## $ScreenPorch$Moda
## $ScreenPorch$Moda$Mode
## [1] 192
##
## $ScreenPorch$Moda$Frequency
## [1] 6##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (116 obs.); Bandwidth 'bw' = 20.83
##
## x y
## Min. :-22.49 Min. :1.862e-06
## 1st Qu.:118.75 1st Qu.:2.460e-04
## Median :260.00 Median :5.576e-04
## Mean :260.00 Mean :1.768e-03
## 3rd Qu.:401.25 3rd Qu.:2.672e-03
## Max. :542.49 Max. :6.750e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte dei Portico dello schermo stagioni sono di area compresa tra 143.8 e 224.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(rm_0_data,.95)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"ScreenPorch"),"ScreenPorch")## $ScreenPorch
## $ScreenPorch$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 40.0 142.2 177.0 177.3 214.5 322.0
##
## $ScreenPorch$Variance
## [1] 3410.93
##
## $ScreenPorch$Standard_Deviation
## [1] 58.4
##
## $ScreenPorch$Moda
## $ScreenPorch$Moda$Mode
## [1] 192
##
## $ScreenPorch$Moda$Frequency
## [1] 6##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (110 obs.); Bandwidth 'bw' = 18.95
##
## x y
## Min. :-16.86 Min. :2.451e-06
## 1st Qu.: 82.07 1st Qu.:4.027e-04
## Median :181.00 Median :1.985e-03
## Mean :181.00 Mean :2.524e-03
## 3rd Qu.:279.93 3rd Qu.:4.225e-03
## Max. :378.86 Max. :7.267e-03
Possiamo notare che la maggior parte dei Portico dello schermo sono di area compresa tra 142.2 e 214.5 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
PoolArea
visualization_continuos(na.omit(HP[,"PoolArea"]), sum_info_h[30],"PoolArea")## [[1]]
## [[1]]$PoolArea
## [[1]]$PoolArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 0.000 0.000 2.759 0.000 738.000
##
## [[1]]$PoolArea$Variance
## [1] 1614.22
##
## [[1]]$PoolArea$Standard_Deviation
## [1] 40.18
##
## [[1]]$PoolArea$Moda
## [[1]]$PoolArea$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$PoolArea$Moda$Frequency
## [1] 1453##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 8.421
##
## x y
## Min. :-25.26 Min. :0.0000000
## 1st Qu.:171.87 1st Qu.:0.0000000
## Median :369.00 Median :0.0000000
## Mean :369.00 Mean :0.0012658
## 3rd Qu.:566.13 3rd Qu.:0.0000153
## Max. :763.26 Max. :0.0467836
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che l’area della piscina è prelevantemete 0 con 1453 occorrenze qundi non costruitto. Per fare un analisi sulle piscine, serve ignorare quelli non
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"PoolArea"]))
print(paste("Ration: ", length(rm_0_data)/length(na.omit(HP[,"PoolArea"]))))## [1] "Ration: 0.00479452054794521"visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"PoolArea"),"PoolArea")## $PoolArea
## $PoolArea$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 480.0 515.5 555.0 575.4 612.0 738.0
##
## $PoolArea$Variance
## [1] 8071.29
##
## $PoolArea$Standard_Deviation
## [1] 89.84
##
## $PoolArea$Moda
## $PoolArea$Moda$Mode
## [1] 512 648 576 555 480 519 738
##
## $PoolArea$Moda$Frequency
## [1] 1##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (7 obs.); Bandwidth 'bw' = 43.92
##
## x y
## Min. :348.2 Min. :1.456e-05
## 1st Qu.:478.6 1st Qu.:4.850e-04
## Median :609.0 Median :1.564e-03
## Mean :609.0 Mean :1.915e-03
## 3rd Qu.:739.4 3rd Qu.:3.040e-03
## Max. :869.8 Max. :5.021e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte delle piscine sono di area compresa tra 515.5 e 612.0 piedi^2, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Gli Portico per tre stagioni costruiti sono cosi piccoli (rispetto al totale <1%) che si puo trascurare
MiscVal
visualization_continuos(na.omit(HP[,"MiscVal"]), sum_info_h[31],"MiscVal")## [[1]]
## [[1]]$MiscVal
## [[1]]$MiscVal$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 0.00 43.49 0.00 15500.00
##
## [[1]]$MiscVal$Variance
## [1] 246138.1
##
## [[1]]$MiscVal$Standard_Deviation
## [1] 496.12
##
## [[1]]$MiscVal$Moda
## [[1]]$MiscVal$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$MiscVal$Moda$Frequency
## [1] 1408##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 104
##
## x y
## Min. : -311.9 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.: 3719.0 1st Qu.:0.000e+00
## Median : 7750.0 Median :0.000e+00
## Mean : 7750.0 Mean :6.210e-05
## 3rd Qu.:11781.0 3rd Qu.:5.010e-07
## Max. :15811.9 Max. :3.682e-03
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica. Si puo osservare che il costo delle funzionalità varie è prelevantemete 0 con 1453 occorrenze qundi non costruitto. Per fare un analisi suli costi delle funzionalità varie, serve ignorare quelli non
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(HP[,"MiscVal"]))
print(paste("Ratio: ", length(rm_0_data)/length(na.omit(HP[,"MiscVal"]))))## [1] "Ratio: 0.0356164383561644"visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"MiscVal"),"MiscVal")## $MiscVal
## $MiscVal$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 54.0 437.5 500.0 1221.0 887.5 15500.0
##
## $MiscVal$Variance
## [1] 5575453
##
## $MiscVal$Standard_Deviation
## [1] 2361.24
##
## $MiscVal$Moda
## $MiscVal$Moda$Mode
## [1] 400
##
## $MiscVal$Moda$Frequency
## [1] 11##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (52 obs.); Bandwidth 'bw' = 137.1
##
## x y
## Min. : -357.4 Min. :0.000e+00
## 1st Qu.: 3709.8 1st Qu.:0.000e+00
## Median : 7777.0 Median :0.000e+00
## Mean : 7777.0 Mean :6.137e-05
## 3rd Qu.:11844.2 3rd Qu.:1.989e-05
## Max. :15911.4 Max. :1.626e-03
print(paste("Not in IQR: ",rm_0_data[rm_0_data<437.5]+rm_0_data[rm_0_data>887.5]))## [1] "Not in IQR: 15850" "Not in IQR: 1600" "Not in IQR: 2400"
## [4] "Not in IQR: 2400" "Not in IQR: 3900" "Not in IQR: 1700"
## [7] "Not in IQR: 1600" "Not in IQR: 2400" "Not in IQR: 1454"
## [10] "Not in IQR: 8700" "Not in IQR: 1550" "Not in IQR: 2400"
## [13] "Not in IQR: 2900"print(paste("In IQR: ",rm_0_data[rm_0_data>=437.5 & rm_0_data<=887.5]))## [1] "In IQR: 700" "In IQR: 700" "In IQR: 500" "In IQR: 700" "In IQR: 480"
## [6] "In IQR: 450" "In IQR: 450" "In IQR: 500" "In IQR: 450" "In IQR: 700"
## [11] "In IQR: 800" "In IQR: 480" "In IQR: 600" "In IQR: 500" "In IQR: 600"
## [16] "In IQR: 600" "In IQR: 500" "In IQR: 450" "In IQR: 500" "In IQR: 500"
## [21] "In IQR: 500" "In IQR: 620" "In IQR: 560" "In IQR: 500" "In IQR: 700"
## [26] "In IQR: 600"Possiamo notare che la maggior parte dei costi delle funzionalità varie sono comprese tra 437.5 e 887.5 , essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile. Dato la variabilita dei dati e la mancanza di coerenza, dovuta alla mancanza di dati (~=3.56%) dei dati totali, allora si potrebbe trascurare
SalePrice
visualization_continuos(na.omit(HP[,"SalePrice"]), sum_info_h[34],"SalePrice")## [[1]]
## [[1]]$SalePrice
## [[1]]$SalePrice$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 34900 129975 163000 180921 214000 755000
##
## [[1]]$SalePrice$Variance
## [1] 6311111264
##
## [[1]]$SalePrice$Standard_Deviation
## [1] 79442.5
##
## [[1]]$SalePrice$Moda
## [[1]]$SalePrice$Moda$Mode
## [1] 140000
##
## [[1]]$SalePrice$Moda$Frequency
## [1] 20##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1460 obs.); Bandwidth 'bw' = 1.314e+04
##
## x y
## Min. : -4527 Min. :1.000e-12
## 1st Qu.:195211 1st Qu.:2.700e-08
## Median :394950 Median :1.687e-07
## Mean :394950 Mean :1.250e-06
## 3rd Qu.:594689 3rd Qu.:1.535e-06
## Max. :794427 Max. :7.682e-06
Possiamo dedurre che la distribuzione è positivamente asimetrica e che la maggior parte del prezzo di vendita è compresa tra 129975 e 214000, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Rimangono ancora degli outlier
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(na.omit(HP[,"SalePrice"]),.90)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"SalePrice"),"SalePrice")## $SalePrice
## $SalePrice$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 52000 128500 157500 166074 197900 311500
##
## $SalePrice$Variance
## [1] 2827579437
##
## $SalePrice$Standard_Deviation
## [1] 53174.99
##
## $SalePrice$Moda
## $SalePrice$Moda$Mode
## [1] 140000
##
## $SalePrice$Moda$Frequency
## [1] 20##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (1353 obs.); Bandwidth 'bw' = 1.102e+04
##
## x y
## Min. : 18936 Min. :1.089e-09
## 1st Qu.:100343 1st Qu.:6.209e-07
## Median :181750 Median :2.388e-06
## Mean :181750 Mean :3.068e-06
## 3rd Qu.:263157 3rd Qu.:5.234e-06
## Max. :344564 Max. :8.585e-06
Possiamo notare che la maggior parte del prezzo di vendita sono compresa tra 128988 e 196500, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma.
Credit Cards - Univariata Quantitativa
Lettura dati
credit_card = read.csv2("./credit_card.csv", sep = ",", stringsAsFactors=T, row.names=1)Trasformazione in numerica
str(credit_card)## 'data.frame': 10127 obs. of 22 variables:
## $ Attrition_Flag : Factor w/ 2 levels "Attrited Customer",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Customer_Age : int 45 49 51 40 40 44 51 32 37 48 ...
## $ Gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Dependent_count : int 3 5 3 4 3 2 4 0 3 2 ...
## $ Education_Level : Factor w/ 7 levels "College","Doctorate",..: 4 3 3 4 6 3 7 4 6 3 ...
## $ Marital_Status : Factor w/ 4 levels "Divorced","Married",..: 2 3 2 4 2 2 2 4 3 3 ...
## $ Income_Category : Factor w/ 6 levels "$120K +","$40K - $60K",..: 3 5 4 5 3 2 1 3 3 4 ...
## $ Card_Category : Factor w/ 4 levels "Blue","Gold",..: 1 1 1 1 1 1 2 4 1 1 ...
## $ Months_on_book : int 39 44 36 34 21 36 46 27 36 36 ...
## $ Total_Relationship_Count : int 5 6 4 3 5 3 6 2 5 6 ...
## $ Months_Inactive_12_mon : int 1 1 1 4 1 1 1 2 2 3 ...
## $ Contacts_Count_12_mon : int 3 2 0 1 0 2 3 2 0 3 ...
## $ Credit_Limit : Factor w/ 6205 levels "10001","10007",..: 519 5724 3719 3613 4464 4081 3748 3136 2207 333 ...
## $ Total_Revolving_Bal : int 777 864 0 2517 0 1247 2264 1396 2517 1677 ...
## $ Avg_Open_To_Buy : Factor w/ 6813 levels "10","100","1000",..: 525 5881 3964 6124 4699 3018 3501 3023 2055 6808 ...
## $ Total_Amt_Chng_Q4_Q1 : Factor w/ 1158 levels "0","0.01","0.018",..: 988 1074 1155 1021 1146 1010 1137 1148 1157 1070 ...
## $ Total_Trans_Amt : int 1144 1291 1887 1171 816 1088 1330 1538 1350 1441 ...
## $ Total_Trans_Ct : int 42 33 20 20 28 24 31 36 24 32 ...
## $ Total_Ct_Chng_Q4_Q1 : Factor w/ 830 levels "0","0.028","0.029",..: 792 830 819 819 822 508 400 393 711 539 ...
## $ Avg_Utilization_Ratio : Factor w/ 964 levels "0","0.004","0.005",..: 59 103 1 758 1 309 64 46 111 142 ...
## $ Naive_Bayes_Classifier_Attrition_Flag_Card_Category_Contacts_Count_12_mon_Dependent_count_Education_Level_Months_Inactive_12_mon_1: Factor w/ 1704 levels "0.00010018","0.00010043",..: 1667 1466 1303 149 1305 1453 113 1636 1403 547 ...
## $ Naive_Bayes_Classifier_Attrition_Flag_Card_Category_Contacts_Count_12_mon_Dependent_count_Education_Level_Months_Inactive_12_mon_2: Factor w/ 640 levels "0.00041998","0.00042446",..: 632 635 639 628 639 635 629 632 637 611 ...Come si vede, alcuni dei variabili quantitativi sono fattori
is_numeric_factor <- function(factor_column) {
all(!is.na(suppressWarnings(as.numeric(as.character(factor_column)))))
}
# Fuzione che converte fact a num
convert_factors_to_numeric <- function(data) {
for (col in names(data)) {
if (is.factor(data[[col]])) {
if (is_numeric_factor(data[[col]])) {
data[[col]] = as.numeric(as.character(data[[col]]))
}
}
}
return(data)
}
credit_w_numeric = convert_factors_to_numeric(credit_card)
str(credit_w_numeric)## 'data.frame': 10127 obs. of 22 variables:
## $ Attrition_Flag : Factor w/ 2 levels "Attrited Customer",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Customer_Age : int 45 49 51 40 40 44 51 32 37 48 ...
## $ Gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Dependent_count : int 3 5 3 4 3 2 4 0 3 2 ...
## $ Education_Level : Factor w/ 7 levels "College","Doctorate",..: 4 3 3 4 6 3 7 4 6 3 ...
## $ Marital_Status : Factor w/ 4 levels "Divorced","Married",..: 2 3 2 4 2 2 2 4 3 3 ...
## $ Income_Category : Factor w/ 6 levels "$120K +","$40K - $60K",..: 3 5 4 5 3 2 1 3 3 4 ...
## $ Card_Category : Factor w/ 4 levels "Blue","Gold",..: 1 1 1 1 1 1 2 4 1 1 ...
## $ Months_on_book : int 39 44 36 34 21 36 46 27 36 36 ...
## $ Total_Relationship_Count : int 5 6 4 3 5 3 6 2 5 6 ...
## $ Months_Inactive_12_mon : int 1 1 1 4 1 1 1 2 2 3 ...
## $ Contacts_Count_12_mon : int 3 2 0 1 0 2 3 2 0 3 ...
## $ Credit_Limit : num 12691 8256 3418 3313 4716 ...
## $ Total_Revolving_Bal : int 777 864 0 2517 0 1247 2264 1396 2517 1677 ...
## $ Avg_Open_To_Buy : num 11914 7392 3418 796 4716 ...
## $ Total_Amt_Chng_Q4_Q1 : num 1.33 1.54 2.59 1.4 2.17 ...
## $ Total_Trans_Amt : int 1144 1291 1887 1171 816 1088 1330 1538 1350 1441 ...
## $ Total_Trans_Ct : int 42 33 20 20 28 24 31 36 24 32 ...
## $ Total_Ct_Chng_Q4_Q1 : num 1.62 3.71 2.33 2.33 2.5 ...
## $ Avg_Utilization_Ratio : num 0.061 0.105 0 0.76 0 0.311 0.066 0.048 0.113 0.144 ...
## $ Naive_Bayes_Classifier_Attrition_Flag_Card_Category_Contacts_Count_12_mon_Dependent_count_Education_Level_Months_Inactive_12_mon_1: num 9.34e-05 5.69e-05 2.11e-05 1.34e-04 2.17e-05 ...
## $ Naive_Bayes_Classifier_Attrition_Flag_Card_Category_Contacts_Count_12_mon_Dependent_count_Education_Level_Months_Inactive_12_mon_2: num 1 1 1 1 1 ...Adesso tutti i variabili quantitaivi sono numerici
Scelta delle colonne
credit_card_numeric_bool = sapply(credit_w_numeric,is.numeric)
credit_card_numeric_names = names(credit_card[credit_card_numeric_bool])
# Rimozione dell'ultimo e penultimo in quanto usato per machine learning
# e del primo in quanto ID delle persone
credit_card_numeric_names = credit_card_numeric_names[c(-15,-16)]
print("Colonne scelte: ")## [1] "Colonne scelte: "print(credit_card_numeric_names)## [1] "Customer_Age" "Dependent_count"
## [3] "Months_on_book" "Total_Relationship_Count"
## [5] "Months_Inactive_12_mon" "Contacts_Count_12_mon"
## [7] "Credit_Limit" "Total_Revolving_Bal"
## [9] "Avg_Open_To_Buy" "Total_Amt_Chng_Q4_Q1"
## [11] "Total_Trans_Amt" "Total_Trans_Ct"
## [13] "Total_Ct_Chng_Q4_Q1" "Avg_Utilization_Ratio"Analisi Primaria
Analisi_Primaria <- function(data){
print(paste("Numeri di osservazione: ",ncol(data)))
print(paste("Numeri di variabili: ",nrow(data)))
}
Analisi_Primaria(credit_w_numeric[ ,credit_card_numeric_names])## [1] "Numeri di osservazione: 14"
## [1] "Numeri di variabili: 10127"Analisi non modificato
sum_info_c = lapply(credit_card_numeric_names, function(ele) {
colummn = na.omit(credit_w_numeric[, ele])
univariate_analysis(colummn, ele)
})Analisi
Customer_Age
visualization_continuos(na.omit(credit_w_numeric[,"Customer_Age"]), sum_info_c[1],"Customer_Age")## [[1]]
## [[1]]$Customer_Age
## [[1]]$Customer_Age$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 26.00 41.00 46.00 46.33 52.00 73.00
##
## [[1]]$Customer_Age$Variance
## [1] 64.27
##
## [[1]]$Customer_Age$Standard_Deviation
## [1] 8.02
##
## [[1]]$Customer_Age$Moda
## [[1]]$Customer_Age$Moda$Mode
## [1] 44
##
## [[1]]$Customer_Age$Moda$Frequency
## [1] 500##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 1.141
##
## x y
## Min. :22.58 Min. :3.900e-07
## 1st Qu.:36.04 1st Qu.:3.047e-03
## Median :49.50 Median :1.262e-02
## Mean :49.50 Mean :1.855e-02
## 3rd Qu.:62.96 3rd Qu.:3.461e-02
## Max. :76.42 Max. :4.824e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è per lo più una gaussiana e che la maggior parte delle persone compreso tra 41.00 e 52.00 anni, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma La piu grande occoranze è 500 a 44 anni alineati alla retta qq della norma. Gli outlier invece si trovano ad eta di 73 e 70
Months_on_book
visualization_continuos(na.omit(credit_w_numeric[,"Months_on_book"]), sum_info_c[3],"Months_on_book")## [[1]]
## [[1]]$Months_on_book
## [[1]]$Months_on_book$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 13.00 31.00 36.00 35.93 40.00 56.00
##
## [[1]]$Months_on_book$Variance
## [1] 63.78
##
## [[1]]$Months_on_book$Standard_Deviation
## [1] 7.99
##
## [[1]]$Months_on_book$Moda
## [[1]]$Months_on_book$Moda$Mode
## [1] 36
##
## [[1]]$Months_on_book$Moda$Frequency
## [1] 2463##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 0.9556
##
## x y
## Min. :10.13 Min. :3.333e-05
## 1st Qu.:22.32 1st Qu.:5.783e-03
## Median :34.50 Median :1.472e-02
## Mean :34.50 Mean :2.050e-02
## 3rd Qu.:46.68 3rd Qu.:2.774e-02
## Max. :58.87 Max. :1.209e-01
Possiamo dedurre che la distribuzione è per lo più una gaussiana e che la maggior parte delle persone sono registrati con la banca fra 31.00 e 40.00 mesi, La piu grande occoranze è 2463 a 36 mesi
Total_Relationship_Count
visualization_discrete(na.omit(
credit_w_numeric[,"Total_Relationship_Count"]), sum_info_c[4],"Total_Relationship_Count")## [[1]]
## [[1]]$Total_Relationship_Count
## [[1]]$Total_Relationship_Count$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.000 3.000 4.000 3.813 5.000 6.000
##
## [[1]]$Total_Relationship_Count$Variance
## [1] 2.42
##
## [[1]]$Total_Relationship_Count$Standard_Deviation
## [1] 1.55
##
## [[1]]$Total_Relationship_Count$Moda
## [[1]]$Total_Relationship_Count$Moda$Mode
## [1] 3
##
## [[1]]$Total_Relationship_Count$Moda$Frequency
## [1] 2305
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 1 2 3 4 5 6
## 910 1243 2305 1912 1891 1866
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 1 2 3 4 5 6
## 8.985879 12.274119 22.760936 18.880221 18.672855 18.425990
si osservare che la maggior parte delle persone hanno tra 3 e 5 prodotti coprendo il ~=60.31%, con la mggior parte avendo 3 prodotti a 2305 occoranze (~=22.76%) Si osserva che la differenza tra 4,5,6 prodotti è <1% e quindi si puo considerare di uguale possesso
Months_Inactive_12_mon
visualization_discrete(na.omit(
credit_w_numeric[,"Months_Inactive_12_mon",]), sum_info_c[5],"Months_Inactive_12_mon")## [[1]]
## [[1]]$Months_Inactive_12_mon
## [[1]]$Months_Inactive_12_mon$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 2.000 2.000 2.341 3.000 6.000
##
## [[1]]$Months_Inactive_12_mon$Variance
## [1] 1.02
##
## [[1]]$Months_Inactive_12_mon$Standard_Deviation
## [1] 1.01
##
## [[1]]$Months_Inactive_12_mon$Moda
## [[1]]$Months_Inactive_12_mon$Moda$Mode
## [1] 3
##
## [[1]]$Months_Inactive_12_mon$Moda$Frequency
## [1] 3846
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2 3 4 5 6
## 29 2233 3282 3846 435 178 124
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2 3 4 5 6
## 0.2863632 22.0499654 32.4084132 37.9776834 4.2954478 1.7576775 1.2244495
Possiamo osservare che la maggior parte delle persone rimangono innativi tra 1 e 3 mesi, con la maggior parte stando per 3 mesi con 3846 occoranze Si osserva che la maggior parte non vanno piu di 3 mesi prima di riattivare ma quasi sicuramente 1 mese e piu in quanto <1% rimangono attivi costantemente (0 mesi di innativita)
Contacts_Count_12_mon
visualization_discrete(na.omit(
credit_w_numeric[,"Contacts_Count_12_mon"]), sum_info_c[6],"Contacts_Count_12_mon")## [[1]]
## [[1]]$Contacts_Count_12_mon
## [[1]]$Contacts_Count_12_mon$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 2.000 2.000 2.455 3.000 6.000
##
## [[1]]$Contacts_Count_12_mon$Variance
## [1] 1.22
##
## [[1]]$Contacts_Count_12_mon$Standard_Deviation
## [1] 1.11
##
## [[1]]$Contacts_Count_12_mon$Moda
## [[1]]$Contacts_Count_12_mon$Moda$Mode
## [1] 3
##
## [[1]]$Contacts_Count_12_mon$Moda$Frequency
## [1] 3380
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2 3 4 5 6
## 399 1499 3227 3380 1392 176 54
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2 3 4 5 6
## 3.939962 14.802014 31.865311 33.376123 13.745433 1.737928 0.533228
Possiamo osservare che la maggior parte delle persone hanno tra 2 e 3 contanti/12mesi, con la maggior parte avendo 3 contanti con 3380 occoranze
Credit_Limit
visualization_continuos(na.omit(credit_w_numeric[,"Credit_Limit"]), sum_info_c[7],"Credit_Limit")## [[1]]
## [[1]]$Credit_Limit
## [[1]]$Credit_Limit$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1438 2555 4549 8632 11068 34516
##
## [[1]]$Credit_Limit$Variance
## [1] 82605861
##
## [[1]]$Credit_Limit$Standard_Deviation
## [1] 9088.78
##
## [[1]]$Credit_Limit$Moda
## [[1]]$Credit_Limit$Moda$Mode
## [1] 34516
##
## [[1]]$Credit_Limit$Moda$Frequency
## [1] 508##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 903.9
##
## x y
## Min. :-1273 Min. :2.553e-07
## 1st Qu.: 8352 1st Qu.:5.913e-06
## Median :17977 Median :1.145e-05
## Mean :17977 Mean :2.594e-05
## 3rd Qu.:27602 3rd Qu.:2.660e-05
## Max. :37228 Max. :1.574e-04
Possiamo osservare che la maggior parte delle persone hanno un limite di credito tra 2555 e 11068, ed esiste un anomalia al limite superiore dove non rispetta la descrescita delle occoranze del limite di credito con 34516 avendo 508 occoranze ed essendo il max pur non facendo parte del IQR
Total_Revolving_Bal
visualization_continuos(na.omit(
credit_w_numeric[,"Total_Revolving_Bal"]), sum_info_c[8],"Total_Revolving_Bal")## [[1]]
## [[1]]$Total_Revolving_Bal
## [[1]]$Total_Revolving_Bal$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0 359 1276 1163 1784 2517
##
## [[1]]$Total_Revolving_Bal$Variance
## [1] 664204.4
##
## [[1]]$Total_Revolving_Bal$Standard_Deviation
## [1] 814.99
##
## [[1]]$Total_Revolving_Bal$Moda
## [[1]]$Total_Revolving_Bal$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$Total_Revolving_Bal$Moda$Frequency
## [1] 2470##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 116
##
## x y
## Min. :-347.9 Min. :2.141e-06
## 1st Qu.: 455.3 1st Qu.:1.690e-04
## Median :1258.5 Median :3.021e-04
## Mean :1258.5 Mean :3.108e-04
## 3rd Qu.:2061.7 3rd Qu.:4.447e-04
## Max. :2864.9 Max. :8.415e-04
Possiamo notare che la maggior parte delle persone hanno Prestito a saldo rotativo compresa tra 359 e 1784, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle persone hanno un Prestito a saldo rotativo a 0, 2470 in totale Per analizare quelli che hanno serve ignorare quelli senza
Rimozione degli zero
rm_0_data = rm_0(na.omit(
credit_w_numeric[,"Total_Revolving_Bal"]))
visualization_continuos(rm_0_data, univariate_analysis(rm_0_data,"Total_Revolving_Bal"),"Total_Revolving_Bal")## $Total_Revolving_Bal
## $Total_Revolving_Bal$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 132 1132 1524 1538 1935 2517
##
## $Total_Revolving_Bal$Variance
## [1] 301542.4
##
## $Total_Revolving_Bal$Standard_Deviation
## [1] 549.13
##
## $Total_Revolving_Bal$Moda
## $Total_Revolving_Bal$Moda$Mode
## [1] 2517
##
## $Total_Revolving_Bal$Moda$Frequency
## [1] 508##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (7657 obs.); Bandwidth 'bw' = 82.62
##
## x y
## Min. :-115.9 Min. :4.030e-08
## 1st Qu.: 604.3 1st Qu.:1.053e-04
## Median :1324.5 Median :3.810e-04
## Mean :1324.5 Mean :3.468e-04
## 3rd Qu.:2044.7 3rd Qu.:5.380e-04
## Max. :2764.9 Max. :6.810e-04
Possiamo notare che la maggior parte delle persone hanno Prestito a saldo rotativo compresa tra 1132 e 1935, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle persone hanno un Prestito a saldo rotativo a 2517 per un totale di 508 persone esendo fuori dal IQR
Avg_Open_To_Buy
visualization_continuos(na.omit(
credit_w_numeric[,"Avg_Open_To_Buy"]), sum_info_c[9],"Avg_Open_To_Buy")## [[1]]
## [[1]]$Avg_Open_To_Buy
## [[1]]$Avg_Open_To_Buy$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3 1324 3474 7469 9859 34516
##
## [[1]]$Avg_Open_To_Buy$Variance
## [1] 82640560
##
## [[1]]$Avg_Open_To_Buy$Standard_Deviation
## [1] 9090.69
##
## [[1]]$Avg_Open_To_Buy$Moda
## [[1]]$Avg_Open_To_Buy$Moda$Mode
## [1] 1438.3
##
## [[1]]$Avg_Open_To_Buy$Moda$Frequency
## [1] 324##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 906.2
##
## x y
## Min. :-2716 Min. :5.349e-08
## 1st Qu.: 7272 1st Qu.:5.472e-06
## Median :17260 Median :1.138e-05
## Mean :17260 Mean :2.501e-05
## 3rd Qu.:27247 3rd Qu.:2.493e-05
## Max. :37235 Max. :1.607e-04
Possiamo notare che la maggior parte delle persone disponibili per acquistare una linea di credito sono compresa tra 1324 e 9859, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle persone hanno un Prestito a saldo rotativo a 2517 per un totale di 508 persone esendo fuori dal IQR
Total_Amt_Chng_Q4_Q1
visualization_continuos(na.omit(
credit_w_numeric[,"Total_Amt_Chng_Q4_Q1"]), sum_info_c[10],"Total_Amt_Chng_Q4_Q1")## [[1]]
## [[1]]$Total_Amt_Chng_Q4_Q1
## [[1]]$Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0000 0.6310 0.7360 0.7599 0.8590 3.3970
##
## [[1]]$Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Variance
## [1] 0.05
##
## [[1]]$Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Standard_Deviation
## [1] 0.22
##
## [[1]]$Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Moda
## [[1]]$Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Moda$Mode
## [1] 0.791
##
## [[1]]$Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Moda$Frequency
## [1] 36##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 0.02421
##
## x y
## Min. :-0.07263 Min. :0.0000000
## 1st Qu.: 0.81294 1st Qu.:0.0009398
## Median : 1.69850 Median :0.0068703
## Mean : 1.69850 Mean :0.2820299
## 3rd Qu.: 2.58406 3rd Qu.:0.1170530
## Max. : 3.46963 Max. :2.4673806
Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione dell’importo della transazione (Q4 rispetto a Q1) è compresa tra 0.6310 e 0.8590, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione dell’importo della transazione (Q4 rispetto a Q1) sono a 0.791 con 36 Variazione
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(na.omit(credit_w_numeric[,"Total_Amt_Chng_Q4_Q1"]),.98)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"Total_Amt_Chng_Q4_Q1"),"Total_Amt_Chng_Q4_Q1")## $Total_Amt_Chng_Q4_Q1
## $Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.2510 0.6290 0.7320 0.7411 0.8480 1.2690
##
## $Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Variance
## [1] 0.03
##
## $Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Standard_Deviation
## [1] 0.17
##
## $Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Moda
## $Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Moda$Mode
## [1] 0.791
##
## $Total_Amt_Chng_Q4_Q1$Moda$Frequency
## [1] 36##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (9822 obs.); Bandwidth 'bw' = 0.0234
##
## x y
## Min. :0.1808 Min. :0.0000433
## 1st Qu.:0.4704 1st Qu.:0.1271346
## Median :0.7600 Median :0.5689233
## Mean :0.7600 Mean :0.8624335
## 3rd Qu.:1.0496 3rd Qu.:1.5598759
## Max. :1.3392 Max. :2.5517658
Possiamo dedurre che la distribuzione è semi-normato e che la maggior parte delle Variazione dell’importo della transazione (Q4 rispetto a Q1) sono compresa tra 0.6290 e 0.8480, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione delle Variazione dell’importo della transazione (Q4 rispetto a Q1) sono a 0.791 con 36 Variazione
Total_Trans_Amt
visualization_continuos(na.omit(
credit_w_numeric[,"Total_Trans_Amt"]), sum_info_c[11],"Total_Trans_Amt")## [[1]]
## [[1]]$Total_Trans_Amt
## [[1]]$Total_Trans_Amt$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 510 2156 3899 4404 4741 18484
##
## [[1]]$Total_Trans_Amt$Variance
## [1] 11540487
##
## [[1]]$Total_Trans_Amt$Standard_Deviation
## [1] 3397.13
##
## [[1]]$Total_Trans_Amt$Moda
## [[1]]$Total_Trans_Amt$Moda$Mode
## [1] 4253 4509
##
## [[1]]$Total_Trans_Amt$Moda$Frequency
## [1] 11##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 274.5
##
## x y
## Min. : -313.6 Min. :1.640e-09
## 1st Qu.: 4591.7 1st Qu.:2.146e-06
## Median : 9497.0 Median :1.323e-05
## Mean : 9497.0 Mean :5.092e-05
## 3rd Qu.:14402.3 3rd Qu.:3.987e-05
## Max. :19307.6 Max. :2.976e-04
Possiamo notare che la maggior parte delle Importe totali delle transazioni sono compresa tra 2156 e 4741, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle Importe totali delle transazioni sono a 4253 e 4509 con 11 transazioni
Total_Trans_Ct
visualization_continuos(na.omit(
credit_w_numeric[,"Total_Trans_Ct"]), sum_info_c[12],"Total_Trans_Ct")## [[1]]
## [[1]]$Total_Trans_Ct
## [[1]]$Total_Trans_Ct$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 10.00 45.00 67.00 64.86 81.00 139.00
##
## [[1]]$Total_Trans_Ct$Variance
## [1] 550.96
##
## [[1]]$Total_Trans_Ct$Standard_Deviation
## [1] 23.47
##
## [[1]]$Total_Trans_Ct$Moda
## [[1]]$Total_Trans_Ct$Moda$Mode
## [1] 81
##
## [[1]]$Total_Trans_Ct$Moda$Frequency
## [1] 208##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 3.34
##
## x y
## Min. : -0.01909 Min. :1.860e-07
## 1st Qu.: 37.24046 1st Qu.:1.141e-03
## Median : 74.50000 Median :4.058e-03
## Mean : 74.50000 Mean :6.703e-03
## 3rd Qu.:111.75954 3rd Qu.:1.182e-02
## Max. :149.01909 Max. :1.885e-02
Possiamo dedurre che la distribuzione è semi-normato positivamente assimetrica e che la maggior parte delle Conteggio totale delle transazioni sono compresa tra 45.00 e 81.00, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione delle Conteggio totale delle transazioni sono a 81 con 208 occoranze
Total_Ct_Chng_Q4_Q1
visualization_continuos(na.omit(
credit_w_numeric[,"Total_Ct_Chng_Q4_Q1"]), sum_info_c[13],"Total_Ct_Chng_Q4_Q1")## [[1]]
## [[1]]$Total_Ct_Chng_Q4_Q1
## [[1]]$Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0000 0.5820 0.7020 0.7122 0.8180 3.7140
##
## [[1]]$Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Variance
## [1] 0.06
##
## [[1]]$Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Standard_Deviation
## [1] 0.24
##
## [[1]]$Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Moda
## [[1]]$Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Moda$Mode
## [1] 0.667
##
## [[1]]$Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Moda$Frequency
## [1] 171##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 0.02506
##
## x y
## Min. :-0.07518 Min. :0.000000
## 1st Qu.: 0.89091 1st Qu.:0.001310
## Median : 1.85700 Median :0.007164
## Mean : 1.85700 Mean :0.258526
## 3rd Qu.: 2.82309 3rd Qu.:0.120710
## Max. : 3.78918 Max. :2.289734
Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione delle Variazione nel conteggio delle transazioni (Q4 rispetto a Q1) è compresa tra 0.5820 e 0.8180, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione dell’importo della transazione (Q4 rispetto a Q1) sono a 0.667 con 171 Variazione
Rimozione di outlier
rm_outlier_data = rm_oultiers(na.omit(credit_w_numeric[,"Total_Ct_Chng_Q4_Q1"]),.98)
visualization_continuos(rm_outlier_data, univariate_analysis(rm_outlier_data,"Total_Ct_Chng_Q4_Q1"),"Total_Ct_Chng_Q4_Q1")## $Total_Ct_Chng_Q4_Q1
## $Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.1610 0.5810 0.6980 0.6959 0.8100 1.2630
##
## $Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Variance
## [1] 0.03
##
## $Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Standard_Deviation
## [1] 0.19
##
## $Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Moda
## $Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Moda$Mode
## [1] 0.667
##
## $Total_Ct_Chng_Q4_Q1$Moda$Frequency
## [1] 171##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (9878 obs.); Bandwidth 'bw' = 0.02444
##
## x y
## Min. :0.08769 Min. :0.0001072
## 1st Qu.:0.39985 1st Qu.:0.1444697
## Median :0.71200 Median :0.5058148
## Mean :0.71200 Mean :0.8001016
## 3rd Qu.:1.02415 3rd Qu.:1.3695197
## Max. :1.33631 Max. :2.3510407
Possiamo dedurre che la distribuzione è semi-normato e che la maggior parte delle Variazione delle Variazione nel conteggio delle transazioni (Q4 rispetto a Q1) è compresa tra 0.5810 e 0.8100, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione elle Variazione delle Variazione nel conteggio delle transazioni (Q4 rispetto a Q1) sono a 0.667 con 171 Variazione
Avg_Utilization_Ratio
visualization_continuos(na.omit(
credit_w_numeric[,"Avg_Utilization_Ratio"]), sum_info_c[14],"Avg_Utilization_Ratio")## [[1]]
## [[1]]$Avg_Utilization_Ratio
## [[1]]$Avg_Utilization_Ratio$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0000 0.0230 0.1760 0.2749 0.5030 0.9990
##
## [[1]]$Avg_Utilization_Ratio$Variance
## [1] 0.08
##
## [[1]]$Avg_Utilization_Ratio$Standard_Deviation
## [1] 0.28
##
## [[1]]$Avg_Utilization_Ratio$Moda
## [[1]]$Avg_Utilization_Ratio$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$Avg_Utilization_Ratio$Moda$Frequency
## [1] 2470##
## Call:
## density.default(x = data)
##
## Data: data (10127 obs.); Bandwidth 'bw' = 0.03923
##
## x y
## Min. :-0.1177 Min. :0.0000855
## 1st Qu.: 0.1909 1st Qu.:0.3492169
## Median : 0.4995 Median :0.6801743
## Mean : 0.4995 Mean :0.8090999
## 3rd Qu.: 0.8081 3rd Qu.:0.9021584
## Max. : 1.1167 Max. :3.1604425
Possiamo dedurre che la distribuzione è semi-normato e che la maggior parte delle Rapporto medio di utilizzo della carta è compresa tra 0.0230 e 0.5030, essendo rispettivamente il 1° e il 3° quantile e con maggior densita alineati alla retta qq della norma. Possiamo notare che la maggior parte delle Variazione elle Variazione delle Variazione nel conteggio delle transazioni (Q4 rispetto a Q1) sono a 0 con 2470 Variazione
#House price Univariate Qualitative
Pulizia dei dati
HP$MSZoning <- factor(
HP$MSZoning,
levels = c("RL", "RM", "RH", "FV", "C (all)"),
labels = c("Residential Low Density", "Residential Medium Density", "Residential High Density", "Floating Village Residential", "Commercial"))
HP$MSSubClass <- factor(
HP$MSSubClass,
levels= c("20","30","40","45","50","60","70","75","80","85","90","120","150","160","180","190"),
labels = c("1-STORY 1946 & NEWER ALL STYLES","1-STORY 1945 & OLDER","1-STORY FINISHED ATTIC ALL AGES" ,"1-1/2 STORY UNFINISHED ALL AGES", "1-1/2 STORY FINISHED ALL AGES", "2-STORY 1946 & NEWER", "2-STORY 1945 & OLDER", "2-1/2 STORY ALL AGES", "SPLIT OR MULTI-LEVEL", "SPLIT FOYER", "DUPLEX - ALL STYLES AND AGES", "1-STORY PUD 1946 & NEWER", "1-1/2 STORY PUD ALL AGES", "2-STORY PUD 1946 & NEWER", "PUD MULTILEVEL - INCL SPLIT LEV/FOYER", "FAMILY CONVERSION ALL STYLES AND AGES"),)
HP$LotShape <- factor(
HP$LotShape,
levels = c("Reg", "IR1", "IR2", "IR3"),
labels = c("Regular", "Slightly irregular", "Moderately irregular", "Irregular"))
HP$LandContour <- factor(
HP$LandContour,
levels = c("Lvl", "Bnk", "HLS", "Low"),
labels = c("Near Flat/Level", "Banked", "Hillside", "Depression"))
HP$Neighborhood <- factor(
HP$Neighborhood,
levels = c("Blmngtn", "Blueste", "BrDale", "BrkSide", "ClearCr", "CollgCr", "Crawfor", "Edwards", "Gilbert", "IDOTRR", "MeadowV", "Mitchel", "NAmes", "NoRidge", "NPkVill", "NridgHt", "NWAmes", "OldTown", "SWISU", "Sawyer", "SawyerW", "Somerst", "StoneBr", "Timber", "Veenker"),
labels = c("Bloomington Heights", "Bluestem", "Briardale", "Brookside", "Clear Creek", "College Creek", "Crawford", "Edwards", "Gilbert", "Iowa DOT and Rail Road", "Meadow Village", "Mitchell", "North Ames", "Northridge", "Northpark Villa", "Northridge Heights", "Northwest Ames", "Old Town", "South & West of Iowa State University", "Sawyer", "Sawyer West", "Somerset", "Stone Brook", "Timberland", "Veenker"))
HP$BldgType <- factor(
HP$BldgType,
levels = c("1Fam", "2fmCon", "Duplex", "TwnhsE", "Twnhs"),
labels = c("Single-family Detached", "Two-family Conversion", "Duplex", "Townhouse End Unit", "Townhouse Inside Unit"))
HP$MasVnrArea[HP$MasVnrArea == 0 | is.na(HP$MasVnrType)] <- NA
for (f in c("ExterQual", "ExterCond", "BsmtQual", "BsmtCond", "HeatingQC", "KitchenQual", "FireplaceQu", "GarageQual", "GarageCond")) {
HP[, f] <- factor(
HP[, f],
levels = c("Po", "Fa", "TA", "Gd", "Ex"),
labels = c("Poor", "Fair", "Average", "Good", "Excellent"))
}
levels(HP$CentralAir) <- c("No", "Yes")
HP$BsmtExposure <- factor(
HP$BsmtExposure,
levels = c("No", "Mn", "Av", "Gd"),
labels = c("No", "Minimum", "Average", "Good"))
HP$GarageFinish <- factor(
HP$GarageFinish,
levels = c("Unf", "RFn", "Fin"),
labels = c("Unfinished", "Rough finished", "Finished"))
HP$PavedDrive <- factor(
HP$PavedDrive,
levels = c("N", "P", "Y"),
labels = c("Dirt/Graver", "Partial paved", "Paved"))
HP$Fence <- factor(
HP$Fence,
levels = c("MnWw", "GdWo", "MnPrv", "GdPrv"),
labels = c("Minimum Wood/Wire", "Good Wood", "Minimum Privacy", "Good Privacy"))
HP$SaleType <- factor(
HP$SaleType,
levels = c("WD", "CWD", "VWD", "New", "COD", "Con", "ConLw", "ConLI", "ConLD", "Oth"),
labels = c("Warranty Deed - Conventional", "Warranty Deed - Cash", "Warranty Deed - VA Loan", "Home just constructed and sold", "Court Officer", "Contract 15% Down payment", "Contract Low Down Payment", "Contract Low Interest", "Contract Low Down", "Other"))
HP$SaleCondition <- factor(
HP$SaleCondition,
levels = c("Normal", "Abnorml", "AdjLand", "Alloca", "Family", "Partial"),
labels = c("Normal Sale", "Abnormal Sale", "Adjoining Land Purchase", "Allocation", "Sale between family members", "Home not completed"))
HP$OverallQual <- factor(
HP$OverallQual,
levels=c("1","2","3","4","5","6","7","8","9","10"))
HP$OverallCond <- factor(
HP$OverallCond,
levels=c("1","2","3","4","5","6","7","8","9","10"))
for (f in c("BsmtFullBath", "BsmtHalfBath", "FullBath", "HalfBath", "BedroomAbvGr", "KitchenAbvGr", "TotRmsAbvGrd", "Fireplaces","GarageCars","MoSold","YrSold")) {
HP[, f] <- factor(HP[, f])
}
HP$MiscFeature <- factor(
HP$MiscFeature,
levels =c("Elev","Gar2","Othr","Shed","TenC",NA) ,
labels=c("Elevator","2nd Garage","Other","Shed","Tennis Court","No Feature"),
exclude = NULL)
attach(HP)
attach(credit_card)##Funzione di analisi
Univar_Quality <- function(df,clmn, label=NULL, title=NULL) {
Entries<-clmn
tab<-sort(table(Entries), decreasing = T)
freqtab<-round(prop.table(tab)*100,2)
print(tab)
print(freqtab)
if(length(levels(clmn))<4){
bar_plot <- ggplot(df,aes(x=clmn)) +
geom_bar(fill = "red") +
labs(title = paste("Distribution of elements from:", title),
x = label,
y = "Frequency")
print(bar_plot)
} else{
bar_plot <- ggplot(df, aes(x=clmn)) +
geom_bar(fill = "red") +
coord_flip()+
labs(title = paste("Distribution of elements from:", title),
x = label,
y = "Frequency")
print(bar_plot)
}
}MSSubClass
Univar_Quality(
HP, MSSubClass,
label="Subclasses",
title="Sub Classes")## Entries
## 1-STORY 1946 & NEWER ALL STYLES 2-STORY 1946 & NEWER
## 536 299
## 1-1/2 STORY FINISHED ALL AGES 1-STORY PUD 1946 & NEWER
## 144 87
## 1-STORY 1945 & OLDER 2-STORY PUD 1946 & NEWER
## 69 63
## 2-STORY 1945 & OLDER SPLIT OR MULTI-LEVEL
## 60 58
## DUPLEX - ALL STYLES AND AGES FAMILY CONVERSION ALL STYLES AND AGES
## 52 30
## SPLIT FOYER 2-1/2 STORY ALL AGES
## 20 16
## 1-1/2 STORY UNFINISHED ALL AGES PUD MULTILEVEL - INCL SPLIT LEV/FOYER
## 12 10
## 1-STORY FINISHED ATTIC ALL AGES 1-1/2 STORY PUD ALL AGES
## 4 0
## Entries
## 1-STORY 1946 & NEWER ALL STYLES 2-STORY 1946 & NEWER
## 36.71 20.48
## 1-1/2 STORY FINISHED ALL AGES 1-STORY PUD 1946 & NEWER
## 9.86 5.96
## 1-STORY 1945 & OLDER 2-STORY PUD 1946 & NEWER
## 4.73 4.32
## 2-STORY 1945 & OLDER SPLIT OR MULTI-LEVEL
## 4.11 3.97
## DUPLEX - ALL STYLES AND AGES FAMILY CONVERSION ALL STYLES AND AGES
## 3.56 2.05
## SPLIT FOYER 2-1/2 STORY ALL AGES
## 1.37 1.10
## 1-1/2 STORY UNFINISHED ALL AGES PUD MULTILEVEL - INCL SPLIT LEV/FOYER
## 0.82 0.68
## 1-STORY FINISHED ATTIC ALL AGES 1-1/2 STORY PUD ALL AGES
## 0.27 0.00
Possiamo notare che delle varie tipologie di abitazione che stiamo
analizzando, le più comuni, con il 36.7% e il 20.5%, sono quelle a un
piano e quelle a due piani successive al 1946 di tutti i stili. Inoltre
le case con elementi ancora in costruzione come le “PUD” e le
“Unfinished” hanno meno successo di quelle finite o recenti. Quattro
elementi hanno valori trascurabili in quanto inferiori all ~1%, con
“1-1/2 STORY PUD - ALL AGES” che non compare in nessun caso.
Zoning
Univar_Quality(
HP,MSZoning,
label="Zones",
title="Zoning")## Entries
## Residential Low Density Residential Medium Density
## 1151 218
## Floating Village Residential Residential High Density
## 65 16
## Commercial
## 10
## Entries
## Residential Low Density Residential Medium Density
## 78.84 14.93
## Floating Village Residential Residential High Density
## 4.45 1.10
## Commercial
## 0.68
La maggior parte della popolazione (~79%) risiede in zone residenziali a
bassa densità. Le zone commerciali rappresentano meno di ~1%, quindi
appaiono trascurabili. Noto un diminuire della popolazione nelle aree
“Residential” in base all’aumento della densità.
Street
Univar_Quality(
HP,Street,
label="Types",
title="Streets")## Entries
## Pave Grvl
## 1454 6
## Entries
## Pave Grvl
## 99.59 0.41
Notiamo uno squilibrio dei dati (1454 entrate) verso “Pave”, cioè
marciapiede. Le strade di ghiaia rappresentano meno dell’~1% dei dati (6
entrate), quindi deduco siano trascurabili.
Alley
Univar_Quality(
HP,Alley,
label="Types",
title="Alley")## Entries
## Grvl Pave
## 50 41
## Entries
## Grvl Pave
## 54.95 45.05
Noto che la maggior parte delle case non ha strade interne di accesso,
ma tra quelle che lo hanno (91 elementi) la distribuzione tra ghiaia e
marciapiedi è bilanciata.
LotShape
Univar_Quality(
HP,LotShape,
label="Shapes",
title="Lot Shape")## Entries
## Regular Slightly irregular Moderately irregular
## 925 484 41
## Irregular
## 10
## Entries
## Regular Slightly irregular Moderately irregular
## 63.36 33.15 2.81
## Irregular
## 0.68
Notiamo che 925 (il ~63%) delle abitazioni hanno forma regolare e il 484
(~33%) ha piccole irregolarità. Le case più irregolari in cambio
rappresentano meno dell’ ~1% delle frequenze, mostrando come
tendenzialmente esse siano meno comprate/vendute per questa qualità.
LandContour
Univar_Quality(
HP,LandContour,
label="Types",
title="Land Contour")## Entries
## Near Flat/Level Banked Hillside Depression
## 1311 63 50 36
## Entries
## Near Flat/Level Banked Hillside Depression
## 89.79 4.32 3.42 2.47
Notiamo che tendenzialmente il ~90% circa delle case prese in analisi
sono in posizioni quasi completamente piane. Case situate in zone con
depressioni rappresentano la minoranza con solo 36 entrate in confronto
alle 1311 della pianura.
Utilities
Univar_Quality(
HP,Utilities,
label="Types",
title="Utilities")## Entries
## AllPub NoSeWa
## 1459 1
## Entries
## AllPub NoSeWa
## 99.93 0.07
Notiamo che il resto delle categorie di Utilities è completamente
trascurabile, visto che solo una casa appare sotto la categoria “Senza
collegamento alle fogne”, mentre tutte le altre possiedono tutte i
principali servizi pubblici.
LotConfig
Univar_Quality(
HP,LotConfig,
label="Types",
title="Lot Configurations")## Entries
## Inside Corner CulDSac FR2 FR3
## 1052 263 94 47 4
## Entries
## Inside Corner CulDSac FR2 FR3
## 72.05 18.01 6.44 3.22 0.27
Notiamo che la configurazione prevalente del lotto è quella interna con
una frequenza di 1052, seguita poi da quella ad angolo di frequenza 263.
Invece quelle con tre facciate sull’immobile sono solo 4, quindi
trascurabili.
LandSlope
Univar_Quality(
HP,LandSlope,
label="Types",
title="Land Slopes")## Entries
## Gtl Mod Sev
## 1382 65 13
## Entries
## Gtl Mod Sev
## 94.66 4.45 0.89
Notiamo che la maggior parte delle proprietà (~94%) è inclinata solo
leggermente, dato coerente con LotContour che indicava una prevaelenza
di case in pianura. Le abitazioni maggiormente inclinate hanno frequenza
inferiore all’ ~1%, quindi sono trascurabili.
Neighborhood
Univar_Quality(
HP,Neighborhood,
label="Neighborhoods",
title="Neighborhoods")## Entries
## North Ames College Creek
## 225 150
## Old Town Edwards
## 113 100
## Somerset Gilbert
## 86 79
## Northridge Heights Sawyer
## 77 74
## Northwest Ames Sawyer West
## 73 59
## Brookside Crawford
## 58 51
## Mitchell Northridge
## 49 41
## Timberland Iowa DOT and Rail Road
## 38 37
## Clear Creek South & West of Iowa State University
## 28 25
## Stone Brook Bloomington Heights
## 25 17
## Meadow Village Briardale
## 17 16
## Veenker Northpark Villa
## 11 9
## Bluestem
## 2
## Entries
## North Ames College Creek
## 15.41 10.27
## Old Town Edwards
## 7.74 6.85
## Somerset Gilbert
## 5.89 5.41
## Northridge Heights Sawyer
## 5.27 5.07
## Northwest Ames Sawyer West
## 5.00 4.04
## Brookside Crawford
## 3.97 3.49
## Mitchell Northridge
## 3.36 2.81
## Timberland Iowa DOT and Rail Road
## 2.60 2.53
## Clear Creek South & West of Iowa State University
## 1.92 1.71
## Stone Brook Bloomington Heights
## 1.71 1.16
## Meadow Village Briardale
## 1.16 1.10
## Veenker Northpark Villa
## 0.75 0.62
## Bluestem
## 0.14
Notiamo che le frequenze maggiori si verificano per North Ames (225),
seguita da College Creek (150), Old town e Edwards che sono vicini (113
e 100). I Vicinati meno significativi a livello di frequenza sono
“Veenker”, “North Park Villa” e “Bluestem”, tutti sotto l’ ~1%.
Condition1
Univar_Quality(
HP,Condition1,
label="Conditions",
title="First Conditions")## Entries
## Norm Feedr Artery RRAn PosN RRAe PosA RRNn RRNe
## 1260 81 48 26 19 11 8 5 2
## Entries
## Norm Feedr Artery RRAn PosN RRAe PosA RRNn RRNe
## 86.30 5.55 3.29 1.78 1.30 0.75 0.55 0.34 0.14
Notiamo che la maggior parte della popolazione analizzata risiede in
luoghi senza vicinanze degne di nota. Le più diffuse tra queste sono
quella a una strada di svincolo o a una strada arteria. Molto meno
diffuse invece sono le case in prossimità della ferrovia, le quali in
questo caso risultano trascurabili.
Condition2
Univar_Quality(
HP,Condition2,
label="Conditions",
title="Second Conditions")## Entries
## Norm Feedr Artery PosN RRNn PosA RRAe RRAn
## 1445 6 2 2 2 1 1 1
## Entries
## Norm Feedr Artery PosN RRNn PosA RRAe RRAn
## 98.97 0.41 0.14 0.14 0.14 0.07 0.07 0.07
Notiamo che i dati sono molto sbilanciati, con 1445 (o il 98%) case
senza alcuna vicinanza degna di nota. Tutte le altre condizioni hanno
frequenza inferiore all’ ~1%.
BldgType
Univar_Quality(
HP,BldgType,
label="Types",
title="Building Types")## Entries
## Single-family Detached Townhouse End Unit Duplex
## 1220 114 52
## Townhouse Inside Unit Two-family Conversion
## 43 31
## Entries
## Single-family Detached Townhouse End Unit Duplex
## 83.56 7.81 3.56
## Townhouse Inside Unit Two-family Conversion
## 2.95 2.12
Notiamo che il tipo di abitazione più diffuso è quello staccato per una
famiglia con l’ ~84% di frequenze. Le unità terminali di residenze a
schiera hanno frequenza 114, mentre le altre tipologie hanno frequenze
decrescenti e molto basse, ma non inferiori all’~1%.
HouseStyle
Univar_Quality(
HP,HouseStyle,
label="Styles",
title="House Styles")## Entries
## 1Story 2Story 1.5Fin SLvl SFoyer 1.5Unf 2.5Unf 2.5Fin
## 726 445 154 65 37 14 11 8
## Entries
## 1Story 2Story 1.5Fin SLvl SFoyer 1.5Unf 2.5Unf 2.5Fin
## 49.73 30.48 10.55 4.45 2.53 0.96 0.75 0.55
Notiamo che gli stili più diffusi sono quello a un piano e quello a due
piani che insieme compongono l’\80% degli elementi. Le abitazioni in
stato non finito invece rappresentano la minoranza in questo grafico,
risultando ognuna sotto l’\1%.
OverallQual
Univar_Quality(
HP,OverallQual,
label="Scores",
title="House Quality")## Entries
## 5 6 7 8 4 9 3 10 2 1
## 397 374 319 168 116 43 20 18 3 2
## Entries
## 5 6 7 8 4 9 3 10 2 1
## 27.19 25.62 21.85 11.51 7.95 2.95 1.37 1.23 0.21 0.14
Notiamo che la maggioranza delle abitazioni considerate vengono
considerate a livello di qualità attorno o superiore alla media, con
frequenza di 397 per “nella media”, 374 per “sopra la media” e 319 per
“buono”. Tra i voti negativi il più degno di nota è il 4, con 116
entrate. Il numero complessivo di case valutate sotto il 3 è di 5,
quindi sono frequenze trascurabili in questo caso.
OverallCond
Univar_Quality(
HP,OverallCond,
label="Scores",
title="House Conditions")## Entries
## 5 6 7 8 4 3 9 2 1 10
## 821 252 205 72 57 25 22 5 1 0
## Entries
## 5 6 7 8 4 3 9 2 1 10
## 56.23 17.26 14.04 4.93 3.90 1.71 1.51 0.34 0.07 0.00
Troviamo la maggior parte delle frequenze sotto la valutazione “nella
media”, con una prevalenza verso le valutazioni positive. Notiamo che
nessuna casa ha valutazione 10, e le case valutate sotto il 3 sono in
totale 6, un numero trascurabile rispetto alle 821 valutate 5.
RoofStyle
Univar_Quality(
HP,Condition2,
label="Styles",
title="Roof Styles")## Entries
## Norm Feedr Artery PosN RRNn PosA RRAe RRAn
## 1445 6 2 2 2 1 1 1
## Entries
## Norm Feedr Artery PosN RRNn PosA RRAe RRAn
## 98.97 0.41 0.14 0.14 0.14 0.07 0.07 0.07
I dati sono sbilanciati completamente verso lo stile normale (~99%
circa), rendendo trascurabili tutte le altre opzioni aventi tutte meno
del 0.5% frequenza.
RoofMatl
Univar_Quality(
HP,RoofMatl,
label="Materials",
title="Roof Materials")## Entries
## CompShg Tar&Grv WdShngl WdShake ClyTile Membran Metal Roll
## 1434 11 6 5 1 1 1 1
## Entries
## CompShg Tar&Grv WdShngl WdShake ClyTile Membran Metal Roll
## 98.22 0.75 0.41 0.34 0.07 0.07 0.07 0.07
Notiamo che i dati sono sbilanciati (~98%) verso l’utilizzo di una
tipologia normale di materiale per il tetto, mentre tutte le altre sono
estremamente basse .
Exterior1st
Univar_Quality(
HP,Exterior1st,
label="Materials",
title="First Exterior Covering")## Entries
## VinylSd HdBoard MetalSd Wd Sdng Plywood CemntBd BrkFace WdShing Stucco AsbShng
## 515 222 220 206 108 61 50 26 25 20
## BrkComm Stone AsphShn CBlock ImStucc
## 2 2 1 1 1
## Entries
## VinylSd HdBoard MetalSd Wd Sdng Plywood CemntBd BrkFace WdShing Stucco AsbShng
## 35.27 15.21 15.07 14.11 7.40 4.18 3.42 1.78 1.71 1.37
## BrkComm Stone AsphShn CBlock ImStucc
## 0.14 0.14 0.07 0.07 0.07
Notiamo che le coperture in vinile sono le più diffuse con una frequenza
del ~35%, mentre quelle in tavola dura, quelle in metallo e quelle in
legno sono tutte diffuse in modo bilanciato, avendo a ~15% di frequenza
ognuno. Più elementi, come le coperture in pietra, asfalto, mattoni e
stucco sono presenti in quantità trascurabili.
Exterior2nd
Univar_Quality(
HP,Exterior2nd,
label="Materials",
title="Second Exterior Covering")## Entries
## VinylSd MetalSd HdBoard Wd Sdng Plywood CmentBd Wd Shng Stucco BrkFace AsbShng
## 504 214 207 197 142 60 38 26 25 20
## ImStucc Brk Cmn Stone AsphShn CBlock Other
## 10 7 5 3 1 1
## Entries
## VinylSd MetalSd HdBoard Wd Sdng Plywood CmentBd Wd Shng Stucco BrkFace AsbShng
## 34.52 14.66 14.18 13.49 9.73 4.11 2.60 1.78 1.71 1.37
## ImStucc Brk Cmn Stone AsphShn CBlock Other
## 0.68 0.48 0.34 0.21 0.07 0.07
Notiamo che tra i secondi rivestimenti, il più diffuso rimane quello in
vinile con 504 di frequenza, con quello di metallo, quello di tavola
dura e quelli in legno distribuiti equamente ognuno con all’incirca 220
di frequenza. I meno presenti invece risultano essere quelli in
imitazione di stucco, in asfato, in pietra,in mattoni e in
calcestruzzo.
MasVnrType
Univar_Quality(
HP,MasVnrType,
label="Types",
title="Masonry Veneer Types")## Entries
## None BrkFace Stone BrkCmn
## 864 445 128 15
## Entries
## None BrkFace Stone BrkCmn
## 59.50 30.65 8.82 1.03
Notiamo che la cosa più diffusa è l’assenza di rivestimenti in muratura
(~\60%). Tra gli elementi restanti, il rivestimento più diffuso è quello
in mattoni (~30%), seguito da quello in pietra (~9%).
ExterQual
Univar_Quality(
HP,ExterQual,
label="Scores",
title="External Quality")## Entries
## Average Good Excellent Fair Poor
## 906 488 52 14 0
## Entries
## Average Good Excellent Fair Poor
## 62.05 33.42 3.56 0.96 0.00
Notiamo che la maggior parte delle valutazioni cade sotto “Nella media”
con frequenza di 906. Le valutazioni “buone” rappresentano il ~33% di
quelle analizzate, mentre quelle negative risultano trascurabili.
ExterCond
Univar_Quality(
HP,ExterCond,
label="Scores",
title="External Condition")## Entries
## Average Good Fair Excellent Poor
## 1282 146 28 3 1
## Entries
## Average Good Fair Excellent Poor
## 87.81 10.00 1.92 0.21 0.07
Notiamo che tra le valutazioni delle condizioni esterne, la più diffusa
è “nella media” rappresentando l’ ~88% delle frequenze. Le restanti
percentuali sono principalmente trovate in “buono” (~10%) e
“accettabile” (~2%). Le restanti valutazioni risultano trascurabili.
Foundation
Univar_Quality(
HP,Foundation,
label="Materials",
title="Foundation Types")## Entries
## PConc CBlock BrkTil Slab Stone Wood
## 647 634 146 24 6 3
## Entries
## PConc CBlock BrkTil Slab Stone Wood
## 44.32 43.42 10.00 1.64 0.41 0.21
Tra le tipologie di fondamenta notiamo una equa distibuzione della
maggior parte delle frequenze tra cemento (~44%) e calcestruzzo (~43%).
Tra le restanti tipologie, quella in mattoni rappresenta il ~10% con 146
di frequenza, mentre quelle in legno e pietra appaiono trascurabili.
BsmtQual
Univar_Quality(
HP,BsmtQual,
label="Score",
title="Basement Quality")## Entries
## Average Good Excellent Fair Poor
## 649 618 121 35 0
## Entries
## Average Good Excellent Fair Poor
## 45.61 43.43 8.50 2.46 0.00
Notiamo che tra gli immobili che hanno il seminterrato, la maggior parte
di questi si presentano di qualità medio/buona con frequenze di
rispettivamente 649 e 618. Notiamo anche che 36 (~2,5%) abitazioni non
possiedono il seminterrato.
BsmtCond
Univar_Quality(
HP,BsmtCond,
label="Scores",
title="Basement Conditions")## Entries
## Average Good Fair Poor Excellent
## 1311 65 45 2 0
## Entries
## Average Good Fair Poor Excellent
## 92.13 4.57 3.16 0.14 0.00
Notiamo che 1311 valutazioni “nella media” compongono il ~92% delle
frequenze, con “buono” e “accettabile” appena a ~4.6% e ~3.2%. Nessun
seminterrato è stato valutato “eccellente” e “povero” risulta
trascurabile in quanto applicata solo a 2 elementi. Notiamo anche che 36
(~2,5%) abitazioni non possiedono il seminterrato.
BsmtExposure
Univar_Quality(
HP,BsmtExposure,
label="Exposure",
title="Basement Exposure")## Entries
## No Average Good Minimum
## 953 221 134 114
## Entries
## No Average Good Minimum
## 67.02 15.54 9.42 8.02
Notiamo che nella maggior parte delle abitazioni con seminterrati essi
non sono esposti affatto (frequenza di 953), mentre i restanti sono
divisi in “mediamente esposti” con 221 e quasi equamente tra
“esposizione buona” 134 e “esposizione minima” 114. Notiamo anche che 36
(~2,5%) abitazioni non possiedono il seminterrato.
BsmtFinType1
Univar_Quality(
HP,BsmtFinType1,
label="Ratings",
title="Completion Basement Ratings")## Entries
## Unf GLQ ALQ BLQ Rec LwQ
## 430 418 220 148 133 74
## Entries
## Unf GLQ ALQ BLQ Rec LwQ
## 30.22 29.37 15.46 10.40 9.35 5.20
Analizzando i livelli di completamento notiamo che abbiamo delle
distribuzioni simili tra i “non finiti” e quelli in “buone condizioni,
entrambi attorno al ~30%. Non ci sono informazioni trascurabili.
BsmtFinType2
Univar_Quality(
HP,BsmtFinType2,
label="Ratings",
title="Extra Completion Basement Ratings")## Entries
## Unf Rec LwQ BLQ ALQ GLQ
## 1256 54 46 33 19 14
## Entries
## Unf Rec LwQ BLQ ALQ GLQ
## 88.33 3.80 3.23 2.32 1.34 0.98
Notiamo che nel caso in cui i seminterrati sono composti da più camere,
quelle non principali risultano nel nostro caso essere prevalentemente
“non finite” con una frequenza di 1256.
Heating
Univar_Quality(
HP,Heating,
label="Types",
title="Heating Plans")## Entries
## GasA GasW Grav Wall OthW Floor
## 1428 18 7 4 2 1
## Entries
## GasA GasW Grav Wall OthW Floor
## 97.81 1.23 0.48 0.27 0.14 0.07
Notiamo che il \98% circa della case analizzate hanno tutte il
riscaldamento basato su fornaci ad aria calda. Delle restanti tipologie,
quelle ad acqua calda sono le più prevalenti, anche se sono
rappresentate tutte da basse frequenze.
HeatingQC
Univar_Quality(
HP,HeatingQC,
label="Ratings"
,title="Heating Quality")## Entries
## Excellent Average Good Fair Poor
## 741 428 241 49 1
## Entries
## Excellent Average Good Fair Poor
## 50.75 29.32 16.51 3.36 0.07
Notiamo che la maggior parte dei voti risulta positiva con frequenze 741
per “eccellente”, 428 per “nella media” e 241 per “buono”. Con frequenza
49, “accettabile” appare l’unico voto negativo degno di nota.
CentralAir
Univar_Quality(
HP,CentralAir,
label="Exists",
title="Central Air Conditioning")## Entries
## Yes No
## 1365 95
## Entries
## Yes No
## 93.49 6.51
Notiamo che con frequenza 1365, la maggior parte delle abitazioni ha
installato un sistema di condizionatori dell’aria centralizzato.
Electrical
Univar_Quality(
HP,Electrical,
label="Type",
title="Electrical System")## Entries
## SBrkr FuseA FuseF FuseP Mix
## 1334 94 27 3 1
## Entries
## SBrkr FuseA FuseF FuseP Mix
## 91.43 6.44 1.85 0.21 0.07
Notiamo che la maggior parte dei sistemi elettrici installati (\91%)
impiegano il salvavita, mentre il resto delle popolazioni significanti
sono quelle del fusibile A e del fusibile F.
BsmtFullBath
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"BsmtFullBath"]),
sum_info_h[14],
"BsmtFullBath")## [[1]]
## [[1]]$BsmtFullBath
## [[1]]$BsmtFullBath$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0000 0.0000 0.0000 0.4253 1.0000 3.0000
##
## [[1]]$BsmtFullBath$Variance
## [1] 0.27
##
## [[1]]$BsmtFullBath$Standard_Deviation
## [1] 0.52
##
## [[1]]$BsmtFullBath$Moda
## [[1]]$BsmtFullBath$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$BsmtFullBath$Moda$Frequency
## [1] 856
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2 3
## 856 588 15 1
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2 3
## 58.63013699 40.27397260 1.02739726 0.06849315
Si osserva che la maggior parte dei semiterrati non hanno un bagno completo essendo il ~=58.6% con frequenza di 856 Si osserva che la minima freq dei numeri di bagno completi e 1 per 3 bangi e quindi si puo trascurare essendo <1% Si osserva che la freq dei numeri di bagni completi per 2 bagni e 15 che è ~= 1.03% e quindi anch’esso trascurabile Infine si osserva che la maggior parte dei semiterrati che hanno 1 bagno completo è ~=40.3% con frequenza di 588
BsmtHalfBath
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"BsmtHalfBath"]),
sum_info_h[15],
"BsmtHalfBath")## [[1]]
## [[1]]$BsmtHalfBath
## [[1]]$BsmtHalfBath$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00000 0.00000 0.00000 0.05753 0.00000 2.00000
##
## [[1]]$BsmtHalfBath$Variance
## [1] 0.06
##
## [[1]]$BsmtHalfBath$Standard_Deviation
## [1] 0.24
##
## [[1]]$BsmtHalfBath$Moda
## [[1]]$BsmtHalfBath$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$BsmtHalfBath$Moda$Frequency
## [1] 1378
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2
## 1378 80 2
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2
## 94.3835616 5.4794521 0.1369863
Si osserva che la maggior parte dei semiterrati non hanno un bagno mezzo completo essendo il ~94% con frequenza di 1378 Si osserva che la freq dei numeri di bagni mezzi completi per 2 bagni e 2 che è ~= 1% e quindi anch’esso trascurabile Infine si osserva che la maggior parte dei semiterrati che hanno 1 bagno mezzo completo è ~5% con frequenza di 80
FullBath
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"FullBath"]),
sum_info_h[16],"FullBath")## [[1]]
## [[1]]$FullBath
## [[1]]$FullBath$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 1.000 2.000 1.565 2.000 3.000
##
## [[1]]$FullBath$Variance
## [1] 0.3
##
## [[1]]$FullBath$Standard_Deviation
## [1] 0.55
##
## [[1]]$FullBath$Moda
## [[1]]$FullBath$Moda$Mode
## [1] 2
##
## [[1]]$FullBath$Moda$Frequency
## [1] 768
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2 3
## 9 650 768 33
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2 3
## 0.6164384 44.5205479 52.6027397 2.2602740
Si osserva che la maggior parte degli edifici che sono sopra il seminterrato hanno 2 bagni completi essendo il ~=52.6% con frequenza di 768 Si osserva che la minima freq dei numeri di bagno completi e 9 per nessun bango e quindi si puo trascurare essendo <1% Si osserva che la freq dei numeri di bango completi per 3 bangi e 33 che è ~= 2.2% e quindi anch’esso trascurabile Infine si osserva che gli edifici che sono sopra il seminterrato che hanno 1 bagno completo sono il ~=44.5% con frequenza di 650
HalfBath
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"HalfBath"]),
sum_info_h[17],
"HalfBath")## [[1]]
## [[1]]$HalfBath
## [[1]]$HalfBath$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0000 0.0000 0.0000 0.3829 1.0000 2.0000
##
## [[1]]$HalfBath$Variance
## [1] 0.25
##
## [[1]]$HalfBath$Standard_Deviation
## [1] 0.5
##
## [[1]]$HalfBath$Moda
## [[1]]$HalfBath$Moda$Mode
## [1] 0
##
## [[1]]$HalfBath$Moda$Frequency
## [1] 913
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2
## 913 535 12
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2
## 62.5342466 36.6438356 0.8219178
Si osserva che la maggior parte degli edifici che sono sopra il seminterrato hanno 0 bagni mezzo completi essendo il ~=62.5% con frequenza di 913 Si osserva che la minima freq dei numeri di bagno completi e 12 per 2 bango e quindi si puo trascurare essendo <1% Infine si osserva che gli edifici che sono sopra il seminterrato che hanno 1 bagno completo sono il ~=36.6% con frequenza di 535
BedroomAbvGr
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"BedroomAbvGr"]),
sum_info_h[18],
"BedroomAbvGr")## [[1]]
## [[1]]$BedroomAbvGr
## [[1]]$BedroomAbvGr$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 2.000 3.000 2.866 3.000 8.000
##
## [[1]]$BedroomAbvGr$Variance
## [1] 0.67
##
## [[1]]$BedroomAbvGr$Standard_Deviation
## [1] 0.82
##
## [[1]]$BedroomAbvGr$Moda
## [[1]]$BedroomAbvGr$Moda$Mode
## [1] 3
##
## [[1]]$BedroomAbvGr$Moda$Frequency
## [1] 804
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2 3 4 5 6 8
## 6 50 358 804 213 21 7 1
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2 3 4 5
## 0.41095890 3.42465753 24.52054795 55.06849315 14.58904110 1.43835616
## 6 8
## 0.47945205 0.06849315
Si osserva che la maggior parte degli edifici che sono sopra il seminterrato hanno 3 camere essendo il ~=55.07% con frequenza di 804 seguito da 2, 4 e 1 camere essendo ~=24.5%, ~=14.6% e ~=3.4% con frequenze 358, 213 e 50 rispettivamente. Si osserva che la minima freq dei numeri di camere e 1 per 8 camere seguito da 5, 6 e 0 camere con frequenze 21, 7 e 6 rispettivamente e quindi si puo trascurare essendo tutti <1.5%
KitchenAbvGr
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"KitchenAbvGr"]),
sum_info_h[19],
"KitchenAbvGr")## [[1]]
## [[1]]$KitchenAbvGr
## [[1]]$KitchenAbvGr$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 1.000 1.000 1.047 1.000 3.000
##
## [[1]]$KitchenAbvGr$Variance
## [1] 0.05
##
## [[1]]$KitchenAbvGr$Standard_Deviation
## [1] 0.22
##
## [[1]]$KitchenAbvGr$Moda
## [[1]]$KitchenAbvGr$Moda$Mode
## [1] 1
##
## [[1]]$KitchenAbvGr$Moda$Frequency
## [1] 1392
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2 3
## 1 1392 65 2
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2 3
## 0.06849315 95.34246575 4.45205479 0.13698630
Si osserva che la maggior parte degli edifici che sono sopra il seminterrato hanno 1 cucina essendo il ~=95.34% con frequenza di 1392 seguito da 2 cucine essendo ~=4.45% con frequenze 65. Si osserva che la minima freq dei numeri di camere e 1 per 0 cucine seguito da 3 cucine con frequenze 2 e quindi si puo trascurare essendo tutti <1%
TotRmsAbvGrd
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"TotRmsAbvGrd"]),
sum_info_h[20],
"TotRmsAbvGrd")## [[1]]
## [[1]]$TotRmsAbvGrd
## [[1]]$TotRmsAbvGrd$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.000 5.000 6.000 6.518 7.000 14.000
##
## [[1]]$TotRmsAbvGrd$Variance
## [1] 2.64
##
## [[1]]$TotRmsAbvGrd$Standard_Deviation
## [1] 1.63
##
## [[1]]$TotRmsAbvGrd$Moda
## [[1]]$TotRmsAbvGrd$Moda$Mode
## [1] 6
##
## [[1]]$TotRmsAbvGrd$Moda$Frequency
## [1] 402
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14
## 1 17 97 275 402 329 187 75 47 18 11 1
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 2 3 4 5 6 7
## 0.06849315 1.16438356 6.64383562 18.83561644 27.53424658 22.53424658
## 8 9 10 11 12 14
## 12.80821918 5.13698630 3.21917808 1.23287671 0.75342466 0.06849315
Si osserva che la maggior parte degli edifici che sono sopra il seminterrato sono nel intervallo fra 5 e 7 stanze (non considerando i bagni) essendo il ~=68.8% con il piu grande di occorenze 6 stanze (~=27.5%) con frequenza di 402. Si osserva che la minima freq dei numeri di stanze e 1 per 2 e 14 stanze seguito da 12, 3 e 11 stanze con frequenze 11, 17 e 18 rispettivamente e quindi si puo trascurare essendo tutti <1.5%
Functional
Univar_Quality(
HP,Functional,
label="Type",
title="Home Functionality")## Entries
## Typ Min2 Min1 Mod Maj1 Maj2 Sev
## 1360 34 31 15 14 5 1
## Entries
## Typ Min2 Min1 Mod Maj1 Maj2 Sev
## 93.15 2.33 2.12 1.03 0.96 0.34 0.07
I dati sono fortemente sbilanciati verso una funzionalità tipica della
casa, rappresentando il \93% delle frequenze. Le abitazioni danneggiate
rappresentano una minoranza in questi dati, risultando trascurabili.
Fireplaces
Univar_Quality(
HP,Fireplaces,
label="Amount",
title="Number of Fireplaces")## Entries
## 0 1 2 3
## 690 650 115 5
## Entries
## 0 1 2 3
## 47.26 44.52 7.88 0.34
Notiamo che nel ~47% degli immobili analizzati essi risultano senza
stufe a legna. Di quelli che ne posseggono, osserviamo che il ~45%
contiene una sola stufa, l’~8% due e meno dell’~1% tre.
FireplaceQu
Univar_Quality(
HP,FireplaceQu,
label="Rating",
title="Fireplace Quality")## Entries
## Good Average Fair Excellent Poor
## 380 313 33 24 20
## Entries
## Good Average Fair Excellent Poor
## 49.35 40.65 4.29 3.12 2.60
Notiamo che tra le abitazioni dotate di camini, 380 (~49%) di esse lo
hanno valutato come “buono”, 313 (~40%) come “nella media”. Gli
“eccellenti” e i “poveri” risultano avere numeri paragonabili, con 24
(~3.1%) e 20 di frequenza.(~2.6%)
GarageType
Univar_Quality(
HP,GarageType,
label="Types",
title="Garage Type")## Entries
## Attchd Detchd BuiltIn Basment CarPort 2Types
## 870 387 88 19 9 6
## Entries
## Attchd Detchd BuiltIn Basment CarPort 2Types
## 63.09 28.06 6.38 1.38 0.65 0.44
Notiamo che tra i tipi di garage associati alle varie abitazioni
controllate risultano 870 (~63%) di essi attaccati alla stessa, 387
(~28%) staccati e 88 (~6%) costruiti dentro l’edificio. Osserviamo anche
che le abitazioni con due garage di tipi diversi o l’entrata per la
macchina risultano nel complessivo trascurabili.
GarageFinish
Univar_Quality(
HP,GarageFinish,
label="Status",
title="Garage Finishing Status")## Entries
## Unfinished Rough finished Finished
## 605 422 352
## Entries
## Unfinished Rough finished Finished
## 43.87 30.60 25.53
Tra le case dotate di garage, osserviamo che 605 (~44%) di essi risulta
non completato, mentre quelli finiti e quelli quasi completi sono 422
(~31%) e 352 (~26%). Quindi nel complessivo il numero di garage
generalmente quasi completi è superiore a quello dei garage incompleti.
Osserviamo anche che 81 immobili non hanno il garage.
GarageCars
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"GarageCars"]),
sum_info_h[23],
"GarageCars")## [[1]]
## [[1]]$GarageCars
## [[1]]$GarageCars$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 1.000 2.000 1.767 2.000 4.000
##
## [[1]]$GarageCars$Variance
## [1] 0.56
##
## [[1]]$GarageCars$Standard_Deviation
## [1] 0.75
##
## [[1]]$GarageCars$Moda
## [[1]]$GarageCars$Moda$Mode
## [1] 2
##
## [[1]]$GarageCars$Moda$Frequency
## [1] 824
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 0 1 2 3 4
## 81 369 824 181 5
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 0 1 2 3 4
## 5.5479452 25.2739726 56.4383562 12.3972603 0.3424658
Si osserva che la maggior parte degli Garage possono avere 2 auto essendo il ~=56.44% con frequenza di 824 seguito da 1, 3 e 0 auto essendo ~=25.27% con frequenze 369, ~=12.4% con frequenze 181 e ~=5.55% con frequenze 81 rispettivamente. Notiamo che la minima freq dei numeri di auto e 5 per 4 auto e quindi si puo trascurare essendo <1%
GarageQual
Univar_Quality(HP,GarageQual, label="Rating",title="Garage Quality")## Entries
## Average Fair Good Poor Excellent
## 1311 48 14 3 3
## Entries
## Average Fair Good Poor Excellent
## 95.07 3.48 1.02 0.22 0.22
Notiamo che i dati sono principalmente concentrati su “nella media”, con
una frequenza di 1311 (~95%). I voti “eccellente” e “povero” risultano
applicati a una popolazione molto piccola dalla frequenza di 3 ognuno,
quindi appaiono trascurabili.
GarageCond
Univar_Quality(
HP,GarageCond,
label="Rating",
title="Garage Conditions")## Entries
## Average Fair Good Poor Excellent
## 1326 35 9 7 2
## Entries
## Average Fair Good Poor Excellent
## 96.16 2.54 0.65 0.51 0.15
Le distribuzioni riguardanti le condizioni sembrano rispecchiare quelli
della qualità, questa volta con 1326 (~96%) di frequenza.
PavedDrive
Univar_Quality(
HP,PavedDrive,
label="Types",
title="Driveway Type")## Entries
## Paved Dirt/Graver Partial paved
## 1340 90 30
## Entries
## Paved Dirt/Graver Partial paved
## 91.78 6.16 2.05
Notiamo che le frequenze riguardanti il tipo di viale si concentrano
principalmente su “pavimentato” con frequenza del 1340 (~92%).
PoolQC
Univar_Quality(
HP,PoolQC,
label="Rating",
title="Pool Quality")## Entries
## Gd Ex Fa
## 3 2 2
## Entries
## Gd Ex Fa
## 42.86 28.57 28.57
Osserviamo che 1453 delle abitazioni considerate non posseggono la
piscina, con i restanti 7 quasi equamente distribuiti sulle altre
valutazioni. Per questo motivo il dato risulta quasi interamente
trascurabile.
Fence
Univar_Quality(
HP,Fence,
label="Rating",
title="Fence Rating")## Entries
## Minimum Privacy Good Privacy Good Wood Minimum Wood/Wire
## 157 59 54 11
## Entries
## Minimum Privacy Good Privacy Good Wood Minimum Wood/Wire
## 55.87 21.00 19.22 3.91
Notiamo che le case senza alcun recinto hanno una frequenza di 1179,
quindi sono la maggioranza. Delle restanti 281, 157 hanno privacy minima
(~55%), 59 hanno buona privacy (~21%) e 54 (~20%) hanno buon legno.
MiscFeature
Univar_Quality(
HP,MiscFeature,
label="Type",
title="Miscellaneous Feature")## Entries
## No Feature Shed 2nd Garage Other Tennis Court Elevator
## 1406 49 2 2 1 0
## Entries
## No Feature Shed 2nd Garage Other Tennis Court Elevator
## 96.30 3.36 0.14 0.14 0.07 0.00
Notiamo che 1406 immobili risultano non avere alcun elemento aggiuntivo,
mentre tra quelle che lo hanno, le uniche degne di nota sembrano essere
quelle con un capanno, le quali compongono il 3% (frequenza 49) delle
case complessive, mentre le altre risultano trascurabili.
MoSold
visualization_discrete(na.omit(HP[,"MoSold"]), sum_info_h[32],"MoSold")## [[1]]
## [[1]]$MoSold
## [[1]]$MoSold$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.000 5.000 6.000 6.322 8.000 12.000
##
## [[1]]$MoSold$Variance
## [1] 7.31
##
## [[1]]$MoSold$Standard_Deviation
## [1] 2.7
##
## [[1]]$MoSold$Moda
## [[1]]$MoSold$Moda$Mode
## [1] 6
##
## [[1]]$MoSold$Moda$Frequency
## [1] 253
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 58 52 106 141 204 253 234 122 63 89 79 59
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 1 2 3 4 5 6 7 8
## 3.972603 3.561644 7.260274 9.657534 13.972603 17.328767 16.027397 8.356164
## 9 10 11 12
## 4.315068 6.095890 5.410959 4.041096
Possiamo notare che i mesi con le moggior vendute sono fra il 5 e 8 mese con8 ~=55.69% Dal 1 si ha una crescita di vendute fino al 6 mese dove si il massimo di vendite con 253 vendite dopodicche la vendita decresce
YrSold
visualization_discrete(
na.omit(HP[,"YrSold"]),
sum_info_h[33],
"YrSold")## [[1]]
## [[1]]$YrSold
## [[1]]$YrSold$Summary
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2006 2007 2008 2008 2009 2010
##
## [[1]]$YrSold$Variance
## [1] 1.76
##
## [[1]]$YrSold$Standard_Deviation
## [1] 1.33
##
## [[1]]$YrSold$Moda
## [[1]]$YrSold$Moda$Mode
## [1] 2009
##
## [[1]]$YrSold$Moda$Frequency
## [1] 338
##
##
##
##
## [1] "freq: "
##
## data
## 2006 2007 2008 2009 2010
## 314 329 304 338 175
##
## [1] "percintile: "
##
## data
## 2006 2007 2008 2009 2010
## 21.50685 22.53425 20.82192 23.15068 11.98630
Si puo notare che la vendita per anno dal 2006 a 2009 e per lo piu uniforme con l’anno di maggior vendita nel 2009 con 338 venidite Nel 2010 invece si ha il minimo di vendite con 175 vendite
SaleType
Univar_Quality(
HP,SaleType,
label="Type",
title="Sale Type")## Entries
## Warranty Deed - Conventional Home just constructed and sold
## 1267 122
## Court Officer Contract Low Down
## 43 9
## Contract Low Down Payment Contract Low Interest
## 5 5
## Warranty Deed - Cash Other
## 4 3
## Contract 15% Down payment Warranty Deed - VA Loan
## 2 0
## Entries
## Warranty Deed - Conventional Home just constructed and sold
## 86.78 8.36
## Court Officer Contract Low Down
## 2.95 0.62
## Contract Low Down Payment Contract Low Interest
## 0.34 0.34
## Warranty Deed - Cash Other
## 0.27 0.21
## Contract 15% Down payment Warranty Deed - VA Loan
## 0.14 0.00
Osserviamo che le distribuzioni di questa tabella sono sbilanciate verso
“certificato di garanzia”, avendo frequenza di 1267 (~87%). Tra le altre
tipologie di pagamento noto “casa appena costruita e venduta” e “tramite
ufficiale del tribunale”, che rappresentano l’ ~8% e il ~3% delle
frequenze. Le restanti categorie risultano trascurabili.
SaleCondition
Univar_Quality(
HP,SaleCondition,
label="Type",
title="Sale Condition")## Entries
## Normal Sale Home not completed
## 1198 125
## Abnormal Sale Sale between family members
## 101 20
## Allocation Adjoining Land Purchase
## 12 4
## Entries
## Normal Sale Home not completed
## 82.05 8.56
## Abnormal Sale Sale between family members
## 6.92 1.37
## Allocation Adjoining Land Purchase
## 0.82 0.27
Osserviamo che la maggior parte degli acquisti si è svolta in maniera
normale, data la frequenza di 1198 (~86.78%), mentre il resto si è
prevalentemente eseguito ad abitazione non completata (~9%), in maniera
anomala (~7%) o in alcuni casi tra parenti (~1%). Le restanti modalità
si presentano meno dell’~1% delle volte
Credit Card univariata qualitativa
Attrition_Flag
Univar_Quality(credit_card,Attrition_Flag,
label="Types",
title="Attrition flag")## Entries
## Existing Customer Attrited Customer
## 8500 1627
## Entries
## Existing Customer Attrited Customer
## 83.93 16.07
Osserviamo che dei 10127 clienti, 8500 di essi (~84%) sono utenti
esistenti e attivi, mentre i restanti 1627 (~16%) risultano essere
utenti inattivi o dal conto bloccato.
Gender
Univar_Quality(
credit_card,Gender,
label="",
title="Gender")## Entries
## F M
## 5358 4769
## Entries
## F M
## 52.91 47.09
Notiamo che la distribuzione dei sessi dei clienti risulta quasi
bilanciata, con un lieve prevalere di quello femminile, dalla frequenza
di 5358 (~52%), su quello maschile, di frequenza 4769 (~47%).
Dependent_count
Univar_Quality(
credit_card,Dependent_count,
label="Amount",
title="Dependent Count")## Entries
## 3 2 1 4 0 5
## 2732 2655 1838 1574 904 424
## Entries
## 3 2 1 4 0 5
## 26.98 26.22 18.15 15.54 8.93 4.19
Si può osservare che la maggior parte delle persone hanno tra 1 e 3 dipendenti coprendo il ~=71.35%, con la maggior parte avendo 3 dipendenti a 2732 occorrenze (~=26.98%)
Education_Level
Univar_Quality(
credit_card,Education_Level,
label="Education",
title="Education Level")## Entries
## Graduate High School Unknown Uneducated College
## 3128 2013 1519 1487 1013
## Post-Graduate Doctorate
## 516 451
## Entries
## Graduate High School Unknown Uneducated College
## 30.89 19.88 15.00 14.68 10.00
## Post-Graduate Doctorate
## 5.10 4.45
Notiamo che tra i membri di questa banca risultano esserci una
prevalenza di laureati, avendo frequenza 3128, ovvero il ~=31% dei
clienti complessivi, seguito da quelli che hanno superato gli studi in
una scuola superiore (2013) che sono il ~=20%. Osserviamo che le
frequenze di “sconosciuto” e “senza studi” sono paragonabili , avendo
entrambi quasi il ~=15% ognuno del complessivo. Sono vicini anche il
numero di “post-laureati” e “Dottorandi”, attorno al 5% delle frequenze
totali ognuno.
Marital_Status
Univar_Quality(
credit_card,Marital_Status,
label="Status",
title="Marital Status")## Entries
## Married Single Unknown Divorced
## 4687 3943 749 748
## Entries
## Married Single Unknown Divorced
## 46.28 38.94 7.40 7.39
La distribuzione di questa variabile è relativamente bilanciata tra
“Single” (single+divorziati) e “Sposati” con ~=46% ognuno, quindi
accorperei single e divorziati in un unico livello per un miglior
bilanciamento. Inoltre abbiamo 749 utenti dei quali non conosciamo lo
status, quindi probabilmente non risulteranno utili in un modello
predittivo.
Income_Category
Univar_Quality(
credit_card,Income_Category,
label="Income",
title="Income Category")## Entries
## Less than $40K $40K - $60K $80K - $120K $60K - $80K Unknown
## 3561 1790 1535 1402 1112
## $120K +
## 727
## Entries
## Less than $40K $40K - $60K $80K - $120K $60K - $80K Unknown
## 35.16 17.68 15.16 13.84 10.98
## $120K +
## 7.18
Osservo che il ~=52% degli utenti complessivi appartiene alle fasce inferiori ai $60K, con un maggior numero di utenti sotto i $40K (3561) rispetto a quelli tra $40k e $60k. Tra i restanti, 1112 di essi non sappiamo in che categoria ricadano, quindi è probabilmente un dato trascurabile o da chiarificare; e gli utenti con più di $60K rappresentano il ~=36% degli iscritti complessivi.
Card_Category
Univar_Quality(
credit_card,Card_Category,
label="Category",
title="Card Categories")## Entries
## Blue Silver Gold Platinum
## 9436 555 116 20
## Entries
## Blue Silver Gold Platinum
## 93.18 5.48 1.15 0.20
Il ~=93% degli utenti possiede una carta di tipo “Blue”, seguiti dagli utenti “Silver” (~=5%) e “Gold” (~=1%). Gli utenti di categoria “Platinum” rappresentano meno dell’ ~=1%, con una frequenza di 20.
detach(HP)
detach(credit_card)House Price - Bivariata
Lettura dati
HP <- read.csv2(
"./house_price.csv",
sep = ",",
stringsAsFactors = T)Pulizia dei dati
HP$MSSubClass <- factor(
HP$MSSubClass,
levels = c(20, 30, 40, 45, 50, 60, 70, 75, 80, 85, 90, 120, 150, 160, 180, 190),
labels = c("1-STORY 1946 & NEWER ALL STYLES", "1-STORY 1945 & OLDER", "1-STORY W/FINISHED ATTIC ALL AGES", "1-1/2 STORY - UNFINISHED ALL AGES", "1-1/2 STORY FINISHED ALL AGES", "2-STORY 1946 & NEWER", "2-STORY 1945 & OLDER", "2-1/2 STORY ALL AGES", "SPLIT OR MULTI-LEVEL", "SPLIT FOYER", "DUPLEX - ALL STYLES AND AGES", "1-STORY PUD - 1946 & NEWER", "1-1/2 STORY PUD - ALL AGES", "2-STORY PUD - 1946 & NEWER", "PUD - MULTILEVEL - INCL SPLIT LEV/FOYER", "2 FAMILY CONVERSION - ALL STYLES AND AGES"))
HP$MSZoning <- factor(
HP$MSZoning,
levels = c("RL", "RM", "RH", "FV", "C (all)"),
labels = c("Residential Low Density", "Residential Medium Density", "Residential High Density", "Floating Village Residential", "Commercial"))
HP$LotShape <- factor(
HP$LotShape,
levels = c("Reg", "IR1", "IR2", "IR3"),
labels = c("Regular", "Slightly irregular", "Moderately irregular", "Irregular"))
HP$LandContour <- factor(
HP$LandContour,
levels = c("Lvl", "Bnk", "HLS", "Low"),
labels = c("Near Flat/Level", "Banked", "Hillside", "Depression"))
HP$Neighborhood <- factor(
HP$Neighborhood,
levels = c("Blmngtn", "Blueste", "BrDale", "BrkSide", "ClearCr", "CollgCr", "Crawfor", "Edwards", "Gilbert", "IDOTRR", "MeadowV", "Mitchel", "Names", "NoRidge", "NPkVill", "NridgHt", "NWAmes", "OldTown", "SWISU", "Sawyer", "SawyerW", "Somerst", "StoneBr", "Timber", "Veenker"),
labels = c("Bloomington Heights", "Bluestem", "Briardale", "Brookside", "Clear Creek", "College Creek", "Crawford", "Edwards", "Gilbert", "Iowa DOT and Rail Road", "Meadow Village", "Mitchell", "North Ames", "Northridge", "Northpark Villa", "Northridge Heights", "Northwest Ames", "Old Town", "South & West of Iowa State University", "Sawyer", "Sawyer West", "Somerset", "Stone Brook", "Timberland", "Veenker"))
HP$BldgType <- factor(
HP$BldgType,
levels = c("1Fam", "2fmCon", "Duplex", "TwnhsE", "Twnhs"),
labels = c("Single-family Detached", "Two-family Conversion", "Duplex", "Townhouse End Unit", "Townhouse Inside Unit"))
HP$MasVnrArea[HP$MasVnrArea == 0 | is.na(HP$MasVnrType)] <- NA
for (f in c("ExterQual", "ExterCond", "BsmtQual", "BsmtCond", "HeatingQC", "KitchenQual", "FireplaceQu", "GarageQual", "GarageCond")) {
HP[, f] <- factor(
HP[, f],
levels = c("Po", "Fa", "TA", "Gd", "Ex"),
labels = c("Poor", "Fair", "Average", "Good", "Excellent"))
}
levels(HP$CentralAir) <- c("No", "Yes")
HP$BsmtExposure <- factor(
HP$BsmtExposure,
levels = c("No", "Mn", "Av", "Gd"),
labels = c("No", "Minimu", "Average", "Good"))
HP$GarageFinish <- factor(
HP$GarageFinish,
levels = c("Unf", "RFn", "Fin"),
labels = c("Unfinished", "Rough finished", "Finished"))
HP$PavedDrive <- factor(
HP$PavedDrive,
levels = c("N", "P", "Y"),
labels = c("Dirt/Graver", "Partial paved", "Paved"))
HP$Fence <- factor(
HP$Fence,
levels = c("MnWw", "GdWo", "MnPrv", "GdPrv"),
labels = c("Minimum Wood/Wire", "Good Wood", "Minimum Privacy", "Good Privacy"))
HP$SaleType <- factor(
HP$SaleType,
levels = c("WD", "CWD", "VWD", "New", "COD", "Con", "ConLw", "ConLI", "ConLD", "Oth"),
labels = c("Warranty Deed - Conventional", "Warranty Deed - Cash", "Warranty Deed - VA Loan", "Home just constructed and sold", "Court Officer", "Contract 15% Down payment", "Contract Low Down Payment", "Contract Low Interest", "Contract Low Down", "Other"))
HP$SaleCondition <- factor(
HP$SaleCondition,
levels = c("Normal", "Abnorml", "AdjLand", "Alloca", "Family", "Partial"),
labels = c("Normal Sale", "Abnormal Sale", "Adjoining Land Purchase", "Allocation", "Sale between family members", "Home not completed"))
attach(HP)Funzioni di analisi
Seconda variabile qualitativa:
analysis.qualitative <- function(data, horizontal = F, lab = NULL, title = NULL) {
if (missing(data) | !is.factor(data)) {
stop("Missing data or data is not a factor.")
}
if (!is.logical(horizontal)) {
stop("Horizontal must be boolean")
}
df <- subset(data.frame(SalePrice, data), !is.na(data))
test <- aov(SalePrice ~ data)
p <- summary(test)[[1]][["Pr(>F)"]][1]
plt <- ggplot(
df,
aes(
x = if (horizontal) SalePrice else data,
y = if (horizontal) data else SalePrice)) +
geom_violin(
trim = F,
draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75)) +
stat_summary(
fun = "mean",
geom = "point",
color = "red",
fill = "red",
shape = 20,
size = 2) +
labs(
title = if (is.null(title)) NULL else paste("Price by", title, sep = " "),
subtitle = paste("Anova p-value = ", signif(p, 3), sep = ""),
x = if (horizontal) "price" else lab,
y = if (horizontal) lab else "price")
plot(plt)
}Seconda variabile quantitativa:
analysis.quantitative <- function(data, horizontal = F, lab = NULL, title = NULL) {
if (missing(data)) {
stop("Missing data.")
}
if (!is.logical(horizontal)) {
stop("Horizontal must be boolean")
}
sp <- log(SalePrice)
dt <- log(data)
mod <- lm(sp ~ dt)
p <- summary(mod)$coefficients[2,4]
plt <- ggplot(
data.frame(sp, dt),
aes(
x = if (horizontal) sp else dt,
y = if (horizontal) dt else sp)) +
geom_point(size = 1) +
geom_abline(
intercept = coef(mod)[1],
slope = coef(mod)[2],
color = "red") +
labs(
title = if (is.null(title)) NULL else paste("Price by", title, sep = " "),
subtitle = paste("Linear model p-value = ", signif(p, 3), sep = ""),
x = if (horizontal) "log price" else paste("log", lab, sep = " "),
y = if (horizontal) paste("log", lab, sep = " ") else "log price")
plot(plt)
}Analisi
MSSubClass
analysis.qualitative(
MSSubClass,
horizontal = T,
lab = "type",
title = "type of dwelling")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di ^{-79} non c’è supporto a questa ipotesi. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il tipo della casa.
Zoning
analysis.qualitative(
MSZoning,
horizontal = T,
lab = "zoning",
title = "zoning classification")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-79} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il tipo della casa.
LotFrontage
analysis.quantitative(
LotFrontage,
lab = "area",
title = "frontage area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-39} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la distanza dalla strada, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
LotFrontage.exists <- factor(
!is.na(LotFrontage),
levels = c(F, T),
labels = c("No", "Yes"))
analysis.qualitative(
LotFrontage.exists,
lab = "frontage exists",
title = "frontage exists")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi non c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’esistenza di spazio tra casa e strada.
LotArea
analysis.quantitative(
LotArea,
lab = "log area",
title = "lot area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-59} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la dimensione del lotto, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
Street
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## Street
## Pave Grvl
## 99.59 0.41Alley
Alley.exists <- factor(
!is.na(Alley),
levels = c(F, T),
labels = c("No", "Yes"))
analysis.qualitative(
Alley.exists,
lab = "alley exists",
title = "alley exists")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-6} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’esistenza del vialetto.
LotShape
analysis.qualitative(
LotShape,
lab = "shape",
title = "lot shape")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-25} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la forma del lotto.
LotShape.cut <- factor(
LotShape == "Regular",
levels = c(T, F),
labels = c("Regular", "Irregular"))
analysis.qualitative(
LotShape.cut,
lab = "shape",
title = "lot shape")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-25} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la forma regolare o irregolare del lotto.
LandContour
analysis.qualitative(
LandContour,
lab = "contour",
title = "land contour")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-8} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la zona in cui è situata l’abitazione.
Utilities
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## Utilities
## AllPub NoSeWa
## 99.93 0.07LotConfig
analysis.qualitative(
LotConfig,
lab = "configuration",
title = "lot configuration")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-6} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la configurazione del lotto.
LandSlope
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## LandSlope
## Gtl Mod Sev
## 94.66 4.45 0.89Neighborhood
analysis.qualitative(
Neighborhood,
horizontal = T,
lab = "neighborhood",
title = "neighborhood")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-187} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il vicinato della casa.
Condition1
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## Condition1
## Norm Feedr Artery RRAn PosN RRAe PosA RRNn RRNe
## 86.30 5.55 3.29 1.78 1.30 0.75 0.55 0.34 0.14Condition2
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## Condition2
## Norm Feedr Artery PosN RRNn PosA RRAe RRAn
## 98.97 0.41 0.14 0.14 0.14 0.07 0.07 0.07BldgType
analysis.qualitative(
BldgType,
horizontal = T,
lab = "type",
title = "bilding type")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-10} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il tipo di abitazione.
HouseStyle
analysis.qualitative(
HouseStyle,
lab = "style",
title = "house style")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-25} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e lo stile della casa.
OverallQual
OverallQual.fact <- factor(
OverallQual,
levels = 1:10)
analysis.qualitative(
OverallQual.fact,
lab = "quality",
title = "overall quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la qualità dei materiali.
OverallCond
OverallCond.fact <- factor(
OverallCond,
levels = 1:10)
analysis.qualitative(
OverallCond.fact,
lab = "condition",
title = "overall condition")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-38} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e le condizioni attuali dei materiali.
YearBuilt
analysis.quantitative(
YearBuilt,
lab = "year",
title = "year build")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-134} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’anno di costruzione, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
YearRemodAdd
analysis.quantitative(
YearRemodAdd,
lab = "year",
title = "remodel year")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-124} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’anno di ristrutturazione, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva. ### RoofStyle
analysis.qualitative(
RoofStyle,
lab = "style",
title = "roof style")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-17} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e lo stile del tetto.
RoofMatl
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## RoofMatl
## CompShg Tar&Grv WdShngl WdShake ClyTile Membran Metal Roll
## 98.22 0.75 0.41 0.34 0.07 0.07 0.07 0.07Exterior1st
analysis.qualitative(
Exterior1st,
horizontal = T,
lab = "covering",
title = "exteriori covering 1")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-43} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il rivestimento esterno.
Exterior2nd
analysis.qualitative(
Exterior2nd,
horizontal = T,
lab = "covering",
title = "exteriori covering 2")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-43} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il rivestimento esterno.
MasVnrType
MasVnrType.exists <- factor(
MasVnrType != "None",
levels = c(F, T),
labels = c("No", "Yes"))
analysis.qualitative(
MasVnrType.exists,
lab = "exists",
title = "masonry veneer")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-49} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la presenza dell’impiallacciatura in muratura.
MasVnrArea
analysis.quantitative(
MasVnrArea,
lab = "area",
title = "masonry veneer")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-15} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area di impiallacciatura in muratura, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
ExterQual
analysis.qualitative(
ExterQual,
lab = "quality",
title = "external quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-204} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la qualità degli esterni.
ExterCond
analysis.qualitative(
ExterCond,
lab = "condition",
title = "external condition")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-7} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e le attuali condizioni degli esterni.
Foundation
analysis.qualitative(
Foundation,
lab = "type",
title = "foundation")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-91} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il tipo di fondamenta.
BsmtQual
analysis.qualitative(
BsmtQual,
lab = "quality",
title = "basement quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-186} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la qualità del seminterrato.
BsmtCond
analysis.qualitative(
BsmtCond,
lab = "condition",
title = "basement condition")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-9} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e le condizioni attuali del meninterrato.
BsmtExposure
analysis.qualitative(
BsmtExposure,
lab = "exposure",
title = "basement exposure")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-6} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’esposizione del seminterrato.
BsmtFinType1
analysis.qualitative(
BsmtFinType1,
lab = "class",
title = "rating of basement finisched area 1")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-63} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area finita di seminterrato.
BsmtFinSF1
BsmtFinSF1.positive <- BsmtFinSF1
BsmtFinSF1.positive[BsmtFinSF1 == 0] <- NA
analysis.quantitative(
BsmtFinSF1.positive,
lab = "area",
title = "basement type 1 square area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-17} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area del seminterrato, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
BsmtFinType2
analysis.qualitative(
BsmtFinType2,
lab = "class",
title = "rating of basement finisched area 2")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è un debole supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una debole correlazione tra il prezzo di vendità e la seconda area finita del seminterrato.
BsmtFinSF2
BsmtFinSF2.positive <- BsmtFinSF2
BsmtFinSF2.positive[BsmtFinSF2 == 0] <- NA
analysis.quantitative(
BsmtFinSF2.positive,
lab = "area",
title = "basement type 2 square area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi non c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area del secondo seminterrato. Questo probabilmente è dovuto alla scaristà nel numero dei dati.
BsmtUnfSF
BsmtUnfSF.positive <- BsmtUnfSF
BsmtUnfSF.positive[BsmtUnfSF == 0] <- NA
analysis.quantitative(
BsmtUnfSF.positive,
lab = "area",
title = "unfinisched area of basement")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è un debole supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione abbastanza forte tra il prezzo di vendità e l’area non finita di seminterrato, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
TotalBsmtSF
TotalBsmtSF.positive <- TotalBsmtSF
TotalBsmtSF.positive[TotalBsmtSF == 0] <- NA
analysis.quantitative(
TotalBsmtSF.positive,
lab = "area",
title = "total basement area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-142} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area del seminterrato, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
Heating
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## Heating
## GasA GasW Grav Wall OthW Floor
## 97.81 1.23 0.48 0.27 0.14 0.07HeatingQC
analysis.qualitative(
HeatingQC,
lab = "quality",
title = "heating quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-67} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la qualità del riscaldamento.
CentralAir
analysis.qualitative(
CentralAir,
lab = "exists",
title = "central air")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-22} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’esistenza dell’aria condizionata centralizzata.
Electrical
analysis.qualitative(
Electrical,
lab = "type",
title = "electrical")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-18} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il tipo di impianto elettrico.
X1stFlrSF
analysis.quantitative(
X1stFlrSF,
lab = "area",
title = "first floor area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-149} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area calpestabile del piano terra, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
X2ndFlrSF
X2ndFlrSF.positive <- X2ndFlrSF
X2ndFlrSF.positive[X2ndFlrSF == 0] <- NA
analysis.quantitative(
X2ndFlrSF.positive,
lab = "area",
title = "second floor area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-76} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area calpestabile del secondo piano, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
LowQualFinSF
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## LowQualFinSF
## 0 80 360 53 120 144 156 205 232 234 371 384 390
## 98.22 0.21 0.14 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07
## 392 397 420 473 479 481 513 514 515 528 572
## 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07GrLivArea
analysis.quantitative(
GrLivArea,
lab = "area",
title = "ground living area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-243} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area calpestabile sopra il piano strada, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
BsmtFullBath
BsmtFullBath.fact <- factor(
BsmtFullBath,
levels = 0:max(BsmtFullBath))
analysis.qualitative(
BsmtFullBath.fact,
lab = "number",
title = "basement full bath")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-17} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il numero di bagni completi.
BsmtHalfBath
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## BsmtHalfBath
## 0 1 2
## 94.38 5.48 0.14FullBath
FullBath.fact <- factor(
FullBath,
levels = 0:max(FullBath))
analysis.qualitative(
FullBath.fact,
lab = "number",
title = "full bath")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-129} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il numero di bagni completi.
HalfBath
HalfBath.fact <- factor(
HalfBath,
levels = 0:max(HalfBath))
analysis.qualitative(
HalfBath.fact,
lab = "number",
title = "half bath")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-31} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il numero di bagni di servizio.
BedroomAbvGr
BedroomAbvGr.fact <- factor(
BedroomAbvGr,
levels = 0:max(BedroomAbvGr))
analysis.qualitative(
BedroomAbvGr.fact,
lab = "number",
title = "bedroom")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-16} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il numero di camere da letto.
KitchenAbvGr
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## KitchenAbvGr
## 1 2 3 0
## 95.34 4.45 0.14 0.07KitchenQual
analysis.qualitative(
KitchenQual,
lab = "quality",
title = "kitchen quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-192} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la qualità della cucina.
TotRmsAbvGrd
TotRmsAbvGrd.fact <- factor(
TotRmsAbvGrd,
levels = 0:max(TotRmsAbvGrd))
analysis.qualitative(
TotRmsAbvGrd.fact,
lab = "number",
title = "rooms number above ground")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-103} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il numero di stanze sopra il livello del terreno.
Functional
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## Functional
## Typ Min2 Min1 Mod Maj1 Maj2 Sev
## 93.15 2.33 2.12 1.03 0.96 0.34 0.07Fireplaces
Fireplaces.fact <- factor(
Fireplaces,
levels = 0:max(Fireplaces))
analysis.qualitative(
Fireplaces.fact,
lab = "number",
title = "fireplaces number")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-83} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il numero di caminetti.
FireplaceQu
analysis.qualitative(
FireplaceQu,
lab = "quality",
title = "fireplace quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-19} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la qualità dei caminetti.
GarageType
analysis.qualitative(
GarageType,
lab = "type",
title = "garage type")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-66} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il tipo di garage.
Garage.exists <- factor(
!is.na(GarageType),
levels = c(F, T),
labels = c("No", "Yes"))
analysis.qualitative(
Garage.exists,
lab = "exists",
title = "garage exists")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-20} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’esistenza del garage.
GarageYrBlt
analysis.quantitative(
GarageYrBlt,
lab = "year",
title = "garage year build")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-105} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’anno di costruzione del garage, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
GarageFinish
analysis.qualitative(
GarageFinish,
lab = "status",
title = "garage finished")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-93} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e lo stato di costruzione del garage.
GarageCars
GarageCars.fact <- factor(
GarageCars,
levels = 0:max(GarageCars))
analysis.qualitative(
GarageCars.fact,
lab = "number",
title = "garage size by cars number")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-6} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la dimensione del garage misurata in numero di auto contenute.
GarageArea
GarageArea.positive <- GarageArea
GarageArea.positive[GarageArea == 0] <- NA
analysis.quantitative(
GarageArea.positive,
lab = "square feets",
title = "garage area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-141} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area del garage, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
GarageQual
analysis.qualitative(
GarageQual,
lab = "quality",
title = "garage quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-7} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la qualità del garage.
GarageCond
analysis.qualitative(
GarageCond,
lab = "condition",
title = "garage condition")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-7} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e le condizioni del garage.
PavedDrive
analysis.qualitative(
PavedDrive,
lab = "paved",
title = "paved driveway")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-18} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la pavimentazione del vialetto.
WoodDeckSF
WoodDeckSF.positive <- WoodDeckSF
WoodDeckSF.positive[WoodDeckSF == 0] <- NA
analysis.quantitative(
WoodDeckSF.positive,
lab = "square feets",
title = "wood deck")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-12} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e la dimensione del portico in legno, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
OpenPorchSF
OpenPorchSF.positive <- OpenPorchSF
OpenPorchSF.positive[OpenPorchSF == 0] <- NA
analysis.quantitative(
OpenPorchSF.positive,
lab = "square feets",
title = "open porch area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ ^{-5} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area del porticato, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
EnclosedPorch
EnclosedPorch.positive <- EnclosedPorch
EnclosedPorch.positive[EnclosedPorch == 0] <- NA
analysis.quantitative(
EnclosedPorch.positive,
lab = "square feets",
title = "encloses porch area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è un debole supporto all’ipotesi nulla. Quindi non c’è una forte correlazione tra il prezzo di vendità e l’area chiusa del portico.
X3SsnPorch
X3SsnPorch.positive <- X3SsnPorch
X3SsnPorch.positive[X3SsnPorch == 0] <- NA
analysis.quantitative(
X3SsnPorch.positive,
lab = "square feets",
title = "three season porch area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi non c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’area del portico tre stagioni.
ScreenPorch
ScreenPorch.positive <- ScreenPorch
ScreenPorch.positive[ScreenPorch == 0] <- NA
analysis.quantitative(
ScreenPorch.positive,
lab = "square feets",
title = "screen porch area")
Usando un modello di regressione lineare si può approssimare il rapporto tra le due variabili. Data come ipotesi nulla la non correttezza del modello, osserviamo che con un p-value di $ $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il portico con zanzariera, che è approssiabile da un modello lineare con pendenza positiva.
PoolArea
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati.
## PoolArea.exists
## FALSE TRUE
## 0.995 0.005PoolQC
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta in una sola categoria.
## PoolQC.na
## <NA> Gd Ex Fa
## 99.52 0.21 0.14 0.14Fence
analysis.qualitative(
Fence,
lab = "quality",
title = "fence quality")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è un debolissimo supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione abbastanza forte tra il prezzo di vendità e la qualità della recinzione.
Fence.exists <- factor(
!is.na(Fence),
levels = c(F, T),
labels = c("No", "Yes"))
analysis.qualitative(
Fence.exists,
lab = "exists",
title = "fence exists")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-11} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’esistenza della recinzione
MiscFeature
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta nella categoria NA.
## MiscFeature.na
## <NA> Shed Gar2 Othr TenC
## 96.30 3.36 0.14 0.14 0.07MiscVal
Questa variabile non viene messa in correlazione perché i dati sono troppo sbilanciati. Infatti la maggiorparte dei dati sta nella categoria 0 (non ci sono costi).
##
## 0 > 0
## 96.44 3.56MoSold
MoSold.fact <- factor(
MoSold,
levels = 0:max(MoSold))
analysis.qualitative(
MoSold.fact,
lab = "month",
title = "month sold")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi non c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il mese di vendità.
YrSold
YrSold.fact <- factor(
YrSold,
levels = 0:max(YrSold))
analysis.qualitative(
YrSold.fact,
lab = "year",
title = "year sold")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ $ c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi non c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e l’anno di vendita.
SaleType
analysis.qualitative(
SaleType,
horizontal = T,
lab = "type",
title = "sale type")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-42} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e il tipo di contratto di vendita.
SaleCondition
analysis.qualitative(
SaleCondition,
horizontal = T,
lab = "condition",
title = "sale condition")
Data l’uguaglianza delle medie come ipotesi nulla, osserviamo che con un p-value di $ ^{-44} $ non c’è supporto all’ipotesi nulla. Quindi c’è una correlazione tra il prezzo di vendità e le condizioni di vendita.